Contagion des anticipations des investisseurs sur le marché financier : une approche par les réseaux et les modèles multi-agents

par Souhir Masmoudi

Thèse de doctorat en Sciences de Gestion

Sous la direction de Pierre Batteau, Younès Boujelbene et de Alan Kirman.

Soutenue le 02-12-2016

à Aix-Marseille en cotutelle avec l'Université de Sfax (Tunisie). Faculté des Sciences économiques et de gestion , dans le cadre de Ecole Doctorale Sciences Economiques et de Gestion d'Aix-Marseille (Aix-en-Provence) , en partenariat avec Institut d'administration des entreprises (Puyricard, Bouches-du-Rhône) (équipe de recherche) et de Centre d'études et de recherche en gestion d'Aix-Marseille (équipe de recherche) .

Le président du jury était Olivier Barb-Brandouy.

Le jury était composé de Alan Kirman, Olivier Barb-Brandouy, Abderrazak Ellouze, Robin Cowan, Kamel Naoui.

Les rapporteurs étaient Abderrazak Ellouze, Robin Cowan.

mots clés

• Modélisation multi-agents
• Agents hétérogènes
• Réseaux
• Comportement mimétique
• Interaction complexe
• Contagion des anticipations
• Marché financier
• Analyse comportementale

Résumé

Dans le cadre d’une approche comportementale et compte tenu de la complexité des marchés financiers, cette thèse examine dans quelle mesure les réseaux orientés régissant l’interaction entre les investisseurs ainsi que leur comportement mimétique influencent leurs anticipations et la dynamique des prix. Nous proposons un marché artificiel d’actifs dans lequel des chartistes et des fondamentalistes opèrent et passent d’une stratégie d’investissement à une autre en fonction de leurs performances. Tout d’abord, nous étudions un réseau complet où l’interaction se fait de manière globale. Nous constatons que notre modèle révèle l’émergence de la volatilité excessive des prix lorsque les chartistes dominent le marché. Ensuite, nous portons notre attention sur des réseaux locaux où les agents se trouvent liés qu’à une partie des individus opérant dans le marché. Nous distinguons trois types de réseaux : le réseau régulier, le réseau petit monde et le réseau aléatoire. Puis, nous introduisons un nouveau modèle qui permet de contrôler (1) la direction du processus de « rewiring » des liens; (2) le caractère aléatoire du réseau et (3) l'asymétrie dans sa distribution des degrés en distinguant les stars des non-stars. Nous montrons que contrairement au degré du caractère aléatoire du réseau, l’asymétrie dans la distribution des degrés produit des effets opposés selon qu’il s’agit de « in-degree » ou de « out-degree ». Enfin, nous montrons comment ces analyses peuvent être utilisées pour produire des dynamiques de marché réalistes. Nous constatons que la présence d’un seuil d’imitation avec un coefficient de réaction élevé permet à notre modèle de reproduire les faits stylisés les plus importants

mots clés

• Agent-Based modeling
• Heterogeneous agents
• Networks
• Mimicking behavior
• Complex interaction
• Anticipations
• Contagion

Titre traduit

Contagion of investors' behaviors in financial markets : a network and agent-based approach

Résumé

Within a behavioral approach and given the complexity of financial markets, the aim of this thesis is to examine the extent to which directed networks that governs the interaction among investors as well as their mimicking behavior influence their anticipations and the price dynamics. We propose an artificial asset market populated by chartists and fundamentalists who are allowed to switch from one trading strategy to the other according to their relative performances. Firstly, we study a fully connected network to test for a global interaction. We find that our benchmark model accounts for the emergence of excess volatility of asset prices when chartists dominate the market. Secondly, we restrict our focus to local interactions between investors. We generate a family of network structures that spans regular network, small world network and random network. Thirdly, we introduce a new model that allows us to control (1) the direction of the rewiring process of the links; (2) the randomness of the network; and (3) the asymmetry in its degree distribution by assuming that there are two classes of agents: stars and non-stars. We show that unlike the degree of the randomness of the network, the asymmetry in the degree distribution produces opposite effects depending on whether the network is outward or inward rewired. Finally, we address the question as to how this analysis can be used to produce realistic market dynamics. We find that the presence of a mimicking threshold with a high reaction coefficient provides a better approximation to the characteristics of the distribution of real returns and reproduces the most important stylized facts observed in financial time series