Evaluation des options sur devises en présence des coûts d'information statiques et dynamiques : modèles théoriques et validation empirique

Assessment of European Currency Options in the Presence of Static and Dynamic Information Costs : Theoretical Models and Empirical Validation

• Auteur / Autrice : Wael Dammak
• Direction : Christian de Peretti, Salah Ben Hamad
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance le 19/12/2023
• Etablissement(s) : Lyon 1 en cotutelle avec Université de Sfax (Tunisie). Faculté des Sciences économiques et de gestion
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences économiques et de gestion (Lyon ; 2007-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière (Lyon ; 1997-....)
• Jury : Président / Présidente : Adel Boubaker
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christian de Peretti, Salah Ben Hamad, Kamel Naoui, Sabri Boubaker, Frédéric Planchet, Wyeme Ben Mrad Douagi, Faten Lakhal
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Kamel Naoui, Sabri Boubaker

Mots clés

Mots clés contrôlés

Marché efficient, Hypothèse du

Marché des changes

Taux de change

Option de change

Mots clés libres

Modèle de Garman et Kohlhagen

Options de change

Coûts d'information Statiques/ Dynamiques

Imperfections

Fondamentalistes-Chartistes

Sensibilité

Evolution Différentielle

Apprentissage Automatique

Garman and Kohlhagen’s model

Currency options

Static/Dynamic information costs

Imperfections

Fundamentalists-Chartists

Sensitivity

Differential Evolution

Machine Learning

Résumé

Le modèle fondamental pour évaluer les options sur devises, proposé par Garman et Kohlhagen (1983), repose sur l'hypothèse de l'efficacité des marchés financiers. Cette hypothèse est bâtie sur deux piliers : premièrement, elle présume que les acteurs économiques sont parfaitement rationnels ; et deuxièmement, elle suppose une absence d'imperfections du marché. Ces hypothèses entraînent une réaction immédiate des prix des actifs face à une nouvelle information, reflétant ainsi toutes les données disponibles. L'objectif principal de cette thèse est d'évaluer si l'intégration des coûts d'information statiques et dynamiques dans le modèle fondamental de Garman et Kohlhagen (1983), améliore l'efficacité des modèles d'évaluation des options sur devises étrangères. Le premier chapitre introduit le concept de coûts d'information statiques dans le modèle de tarification des options sur devises de Garman et Kohlhagen (1983) dans le cadre de l'information incomplète de Merton (1987). En employant l'algorithme de l'Évolution Différentielle (ED) et en examinant un vaste ensemble de données, les résultats mettent en lumière la nature impérative de prendre en compte les coûts d'information statiques, alignant de manière cohésive les résultats de l'algorithme avec les observations du marché et soulignant le dialogue essentiel entre les coûts d'information et la tarification des actifs. Le deuxième chapitre s'immerge dans les répercussions de la pandémie de COVID-19 sur le comportement des investisseurs au sein du marché des options de change, introduisant les ''imperfections du marché'' comme une nouvelle variable pour encapsuler les écarts entre les prix des options du marché théorique et observé. L'utilisation du modèle de changement de régime de Markov révèle des modèles de divergence et de convergence dans le comportement des investisseurs, offrant une vue globale sur la dynamique et les ramifications de tels comportements pendant les périodes de crise, avec la pandémie agissant comme un exemple illustratif puissant. Le troisième chapitre navigue à travers le domaine complexe des coûts dynamiques et leur impact profond sur la tarification des options de change européennes. L'intégration d'une fonction d'intensité pour mesurer les coûts d'information dynamiques non seulement améliore la compétence du modèle à gérer la volatilité implicite, mais met également en lumière l'impératif d'incorporer ces coûts d'information dynamiques pour assurer la précision et la fiabilité des modèles de tarification des options de change en terme de maturité et de moneyness. Enfin, le quatrième chapitre revisite les coûts d'information dynamiques dans le contexte du modèle de Garman et Kohlhagen et s'immerge dans des approches méthodologiques innovantes. En utilisant l'algorithme DE et en mettant en œuvre une technique d'apprentissage automatique, à savoir la régression de forêt aléatoire, pour prédire les taux d'intérêt intérieurs et étrangers effectifs, le chapitre illustre la robustesse et la précision améliorée du nouveau modèle lorsque les coûts d'information dynamiques sont incorporés. Cette dernière étape de la recherche souligne le rôle pivot de l'intégration des techniques d'apprentissage automatique, contribuant ainsi de manière substantielle au domaine de la tarification des options. En résumé, cette thèse explore en profondeur le monde complexe de la tarification des prix des options sur devises. Elle introduit de nouvelles idées et mélange des méthodes classiques avec des approches plus modernes, donnant ainsi un outil plus complet et détaillé pour comprendre et se déplacer dans les marchés financiers. En reliant des théories avec des données de marché concrètes et en mélangeant différentes sortes de coûts d'information avec le comportement des investisseurs, cette recherche met non seulement en avant, mais aussi renforce les discussions sur comment fixer justement les prix des actifs et gérer les risques efficacement dans ce domaine

The fundamental model for evaluating currency options, proposed by Garman and Kohlhagen (1983), is based on the efficient market hypothesis. This hypothesis relies on two pillars: firstly, it assumes that economic actors are perfectly rational; and secondly, it assumes an absence of market imperfections. These assumptions lead to an immediate reaction of asset prices to new information, thereby reflecting all available data. The main objective of this thesis is to assess whether the integration of static and dynamic information costs into Garman and Kohlhagen's (1983) fundamental model enhances the efficiency of foreign currency options valuation models. The first chapter introduces the concept of static information costs into Garman and Kohlhagen's (1983) currency options pricing model within the framework of Merton's (1987) incomplete information. By using the Differential Evolution (DE) algorithm and examining a comprehensive dataset, the results highlight the crucial need to consider static information costs, cohesively aligning algorithm results with market observations and emphasizing the essential interplay between information costs and asset pricing. The second chapter delves into the repercussions of the COVID-19 pandemic on investor behavior within the foreign exchange options market, introducing ''market imperfections'' as a new variable to encapsulate deviations between theoretical and observed market option prices. The use of the Markov regime-switching model reveals patterns of divergence and convergence in investor behavior, providing a comprehensive view of the dynamics and implications of such behaviors during crisis periods, with the pandemic serving as a powerful illustrative example. The third chapter navigates through the complex realm of dynamic costs and their profound impact on the pricing of European currency options. The integration of an intensity function to measure dynamic information costs not only enhances the model's ability to handle implied volatility but also highlights the imperative to incorporate these dynamic information costs to ensure accuracy and reliability in currency options pricing models concerning maturity and moneyness. Finally, the fourth chapter revisits dynamic information costs within the context of the Garman and Kohlhagen model and immerses into innovative methodological approaches. By using the DE algorithm and implementing a machine learning technique, namely, random forest regression, to predict effective domestic and foreign interest rates, the chapter illustrates the robustness and improved accuracy of the new model when dynamic information costs are incorporated. This final research step underscores the pivotal role of integrating machine learning techniques, thus making a substantial contribution to the field of options pricing. In summary, this thesis deeply explores the complex world of currency options pricing. It introduces new ideas and blends classical methods with modern approaches, providing a more comprehensive and detailed tool for understanding and navigating financial markets. By connecting theories with concrete market data and integrating different types of information costs with investor behavior, this research not only highlights but also strengthens discussions on how to fairly price assets and manage risks effectively in this field.