期刊名称：Documents de Travail du Centre d'Economie de la Sorbonne
印刷版ISSN：1955-611X
出版年度：2014
出版社：Centre d'Economie de la Sorbonne
摘要：Contexte Depuis l'attribution du prix Nobel en 2002 pour Kahneman pour la théorie de la perspective, la finance comportementale est devenue un sous-champ de plus en plus importante. Toutefois, les parties principales de la finance comportementale, la théorie des perspectives inclus, essaie de comprendre les marchés financiers grâce à un comportement d'investissement individuel. La finance comportementale ne tient pas compte de ce fait toute interaction entre les participants. Méthodologie Nous introduisons un modèle de la socio-finance qui étudie l'impact de la communication sur la formation du prix sur les marchés financiers. Considérant le cas le plus simple possible, où chaque participant de marché possède soit positive (hausse) ou négatif (baisse) sentiment à l'égard du marché, nous modélisons l'évolution du sentiment de la population en prenant en compte la communication dans les sous-groupes de tailles différentes. Des effets non linéaires entre la performance des marchés et le changements dans les sentiments sont prise en compte en supposant que le rendement du marché est dépendant de l'évolution des sentiments (par exemple, un grand changement positif soudain dans l'engouement conduirait à plus d'achat). La performance du marché à son tour a un impact sur le sentiment à travers les probabilités de transition pour changer d'avis dans un groupe de taille donnée. L'idée est que si, par exemple, le marché a observé un récent ralentissement, il sera plus facile pour une minorité de convaincre une majorité de hausse à changer d'avis par rapport au cas où la réunion a lieu dans une reprise en hausse du marché. Conclusions Dans le cadre de notre modèle proposé, les “faits stylisés” tels que la volatilité regroupement et évènements extrêmes peuvent être perçus comme dus à un brusque sentiment de change via la communication des acteurs du marché. Le modèle introduit une nouvelle mesure de la volatilité qui est susceptible de capturer le regroupement de la volatilité et de l'analyse du maximum de vraisemblance, nous sommes en mesure d'appliquer le modèle à des données réelles et de donner un aperçu de sa position supplémentaire à long terme dans un marché.
其他摘要：Background: Since the attribution of the Nobel prize in 2002 to Kahneman for prospect theory, behavioral finance has become an increasingly important subfield of finance. However the main parts of behavioral finance, prospect theory included, understand financial markets through individual investment behavior. Behavioral finance thereby ignores any interaction between participants. Methodology: We introduce a socio-financial model that studies the impact of communication on the pricing in financial markets. Considering the simplest possible case where each market participant has either a positive (bullish) or negative (bearish) sentiment with respect to the market, we model the evolution of the sentiment in the population due to communication in subgroups of different sizes. Nonlinear feedback effects between the market performance and changes in sentiments are taking into account by assuming that the market performance is dependent on changes in sentiments (e.g. a large sudden positive change in bullishness would lead to more buying). The market performance in turn has an impact on the sentiment through the transition probabilities to change an opinion in a group of a given size. The idea is that if for example the market has observed a recent downturn, it will be easier for even a bearish minority to convince a bullish majority to change opinion compared to the case where the meeting takes place in a bullish upturn of the market. Conclusions: Within the framework of our proposed model financial markets stylized facts such as volatility clustering and extreme events may be perceived as arising due to abrupt sentiment changes via ongoing communication of the market participants. The model introduces a new volatility measure which is apt of capturing volatility clustering and from maximum likelihood analysis we are able to apply the model to real data and give additional long term insight into where a market is heading.
关键词：Communication; formation de prix; faits stylisés
其他关键词：communication; formation of prices; stylized facts
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