Analyse et gestion du risque extrême sur le marché du maïs

Analysis and management of extreme risk in the corn market

• Auteur / Autrice : Saïd Elbouazizi
• Direction : Françoise Seyte, Jules Sadefo Kamdem
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 18/12/2014
• Etablissement(s) : Montpellier 1
• Ecole(s) doctorale(s) : Économie et Gestion de Montpellier (École Doctorale ; 2009-2014)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire montpelliérain d'économie théorique et appliquée (Montpellier ; ....-2017)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Françoise Seyte, Jules Sadefo Kamdem, Walter Briec, Mohammed Ezznati
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Walter Briec, Mohammed Ezznati

Mots clés

Mots clés contrôlés

Spéculation

Valeurs extrêmes, Théorie des

Gestion du risque

Volatilité (finances)

Coût -- Contrôle

Maïs

Mots clés libres

Marché du Maïs

Value at Risk

Copules

Corn Market

Volatility

Extreme Value Theory

Copula

Résumé

Depuis le début de la décennie 2000, le marché du maïs connaît un changement profond. D'une part, le prix enregistre une volatilité extrême sans précédent. D'autre part, ce marché bénéficie d'un déferlement massif des investisseurs financiers. Il offre des opportunités d'investissements financiers rentables en raison des crises récurrentes sur le marché boursier. Il est intéressant pour des investisseurs (spéculateurs, fondamentalistes, arbitragistes) d'avoir connaissance des résultats d'analyse des variations extrêmes du prix du marché du maïs. La maîtrise des variations extrêmes du prix permet une meilleure gestion du risque. Des études ont déjà été menées dans cette direction en utilisant des techniques du type « VaR ». Cependant, les différents modèles de gestion du risque par la VaR souffrent de certaines limites. Ils supposent l'hypothèse de la normalité des distributions. Or, la distribution des rendements du maïs montre des valeurs extrêmes. Cela ne permet pas une bonne appréciation du risque. Afin de contribuer à l'analyse des variations extrêmes de prix sur le marché du maïs, nous faisons appel aux modèles GARCH et à la théorie des valeurs extrêmes. Puis, dans un cadre multi-varié, le lien entre rendements spots et futures exprime le degré de la dépendance. Il permet ainsi d'analyser l'effet de la spéculation. Pour cela, nous utilisons la théorie des valeurs extrêmes couplée à la mesure de la dépendance qu'on appelle « copule » pour cerner les mouvements extrêmes des variations du prix au delà d'un seuil. En effet, la théorie des copules propose toute une gamme de fonctions capable de mesurer la dépendance asymétrique aux queues de la distribution des rendements spots et futures du maïs.

Since the early 2000s, the corn market is undergoing a profound change. On the one hand, the price has experienced unprecedented extreme volatility. Moreover, this market has a massive outpouring of financial investors. The corn market offers profitable financial investments due to recurrent crises in the stock market opportunities. It is interesting for investors (speculators, fundamentalists, arbitrageurs) to be aware of the analysis of extreme price changes in corn results. The mastery of extreme price changes provides better risk management. Studies have already been conducted in this direction by using techniques such as "VaR". However, the different models of risk management VaR suffer from certain limitations. They assume the assumption of normality of distributions. However, the distribution of return corn shows extreme values. This does not allow a proper assessment of risk. To contribute to the analysis of extreme price changes in the corn market, we use the GARCH models and the theory of extreme values. Then, in a multi-varied context, the link between returns and future spots expresses the degree of dependence. It allows analyzing the effect of speculation. We use extreme value theory coupled to the measure of dependence called "copula" to identify extreme movements of price changes beyond a threshold. Indeed, copula theory offers a range of features that can measure the asymmetric dependence tails of the distribution of spot return and futures of corn.