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Évaluation de la performance des fonds mutuels à partir de mesures conditionnelles de risque

Frank Coggins
Michel Gendron
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Frank Coggins

Résumé de la communication

Les mesures de performance traditionnelles à la Sharpe (1966), Treynor et Mazuy (1966) et Jensen (1968) supposent que les paramètres de risque sont constants pour toute la période d’évaluation de la performance. Ferson et Schadt (1996) ont proposé des mesures de performance conditionnelles qui contrôlent linéairement sur l’information publique les variations temporelles du risque des fonds mutuels tel que mesuré par leur bêta. Or, les développements récents en économétrie financière ont démontré qu’une des modélisations non linéaires les plus performante pour estimer les variations des paramètres de risque des titres financiers sont les processus GARCH, introduits par Bollerslev (1986). Les modèles GARCH bivariés présentent aussi l’avantage de définir non seulement le bêta mais aussi le risque spécifique des fonds mutuels en fonction de l’information publique. L’objectif de cette étude est de présenter un modèle d’évaluation de performance conditionnelle à la Sharpe (1966), Treynor et Mazuy (1966) et Jensen (1968) dont les paramètres de risque sont estimés par un processus GARCH bivarié. Plus spécifiquement, le modèle choisi est celui de Bollerslev, Engle et Wooldridge (1988) [Vech] auquel nous ajoutons une variable binaire pour tenir compte de l’asymétrie des termes d’erreur positifs et négatifs tel que suggéré par Glosten, Jagannathan et Runkle (1993). Des résultats préliminaires montrent que pour quatre fonds mutuels les mesures de performance conditionnelles font mieux paraître les gestionnaires de fonds mutuels que les mesures inconditionnelles. Ceci suggère que les mesures de performance doivent tenir compte de l’évolution temporelle du risque de façon à éviter un biais dans l’évaluation de la performance.

Contexte

Section :
Administration et gestion
news icon Domaine de la communication :
Administration et gestion
host icon Hôte : Université Laval

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