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

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

• Auteur / Autrice : Souhir Masmoudi
• Direction : Pierre Batteau, Younès Boujelbene, Alan Kirman
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de Gestion
• Date : Soutenance le 02/12/2016
• Etablissement(s) : Aix-Marseille en cotutelle avec Université de Sfax (Tunisie). Faculté des Sciences économiques et de gestion
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Economiques et de Gestion d'Aix-Marseille (Aix-en-Provence ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Institut d'administration des entreprises (Puyricard, Bouches-du-Rhône) - Centre d'études et de recherche en gestion d'Aix-Marseille (2008-....)
• Jury : Président / Présidente : Olivier Brandouy
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alan Kirman, Olivier Brandouy, Abderrazak Ellouze, Robin Cowan, Kamel Naoui
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Abderrazak Ellouze, Robin Cowan

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse comportementale

Marché financier

Mots clés libres

Modélisation multi-agents

Agents hétérogènes

Réseaux

Comportement mimétique

Interaction complexe

Contagion des anticipations

Agent-Based modeling

Heterogeneous agents

Networks

Mimicking behavior

Complex interaction

Anticipations

Contagion

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

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