Essais sur les mesures de performance et d'allocation optimale de fonds : application en gestion alternative
Institution:
Cergy-PontoiseDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
The purpose of this thesis is to provide solutions to problems of statistical estimation and optimal allocation of portfolio containing hedge funds. These problems are of different natures: optimization, segmentation, dependencies and others. The first part focus is to develop the theoretical problem of maximizing the Omega ratio and to determine the optimal shape of the portfolio payoff in the case of Gaussian distributions. The second part is mainly empirical; it is devoted to the analysis of different optimal portfolios containing hedge funds and obtained by using four criteria: Sharpe, RoVaR, Omega and RoCVaR. One linked problem to optimization is developed. This is the unsupervised classification of hedge funds based on their past return series. In the same empirical part, structures dependency between different assets are explored by developing, in the tri-varied case, an adequacy tests, such as Cramer Von Mises and Kolmogorov Smirnov.
Abstract FR:
L’objet de cette thèse est de fournir des solutions à des problèmes d’estimation statistique et de gestion optimale des fonds hedge. Ces problèmes sont de différentes natures : optimisation opérationnelle, segmentation, dépendances et autres. La première partie théorique examine le problème de la maximisation du ratio Oméga et expose la forme optimale du paiement du portefeuille en présence de mélange de lois gaussiennes. La deuxième partie est empirique. Elle est consacrée à l’analyse de différents portefeuilles optimaux de fonds hedge obtenus à l’aide de quatre critères de sélection : Sharpe, RoVaR, Oméga et RoCVaR et à l’étude des problèmes liés à la classification non supervisée des fonds hedge, à partir de leurs séries de rendements. Dans cette même partie empirique, des développements de tests d’adéquation de type Cramer Von Mises et Kolmogorov Smirnov, sont réalisés dans le cas trivarié afin d’explorer les structures de dépendance entre actifs.