Co-I Commodities

Dans le cadre des marchés de matières premières, la valeur d’un actif est souvent très liés à d’autres valeurs d’actifs. Ce projet se propose d'étudier la co-intégration de matières premières agricoles.

La valeur d’un actif est souvent liés à d’autres valeurs d’actifs. Par exemple, le prix de l’électricité dépend fortement du charbon qui est utilisé pour produire cette électricité. L’étude des dépendances et des relations entre différentes matières premières est par conséquent essentielle.

Notre travail se base sur un article écrit par K. Larsson et M. Nossman qui ont montrés que le fait d’ignorer la co‐intégration et d’utiliser des modèles de pricing basés sur la simple corrélation pouvait mener à une surestimation drastique de la VaR et à des besoins en capitaux excessifs.

Après avoir choisi des matières premières agricoles convenables, nous avons cherché à savoir si celles ci pouvaient être co-­intégrés.

Nous avons utilisé des données prises chaque jour sur NYSE Euronext pendant une période de 180 jours durant l’année 2013. Nous avons tout d’abord repris le modèle de Larsson & Nossman, puis, nous avons changé la volatilité qu’ils considéraient constante en une volatilité non-­‐constante. Ce changement permet au modèle d’être plus réaliste car il réduit l’oscillation des prix sur les 100 premiers jours.

Nous avons aussi réalisé une optimisation sur la calibration des paramètres afin de montrer que le modèle pouvait fonctionner avec n’importe quelles marchandises.

Le processus d’optimisation consiste tout d’abord à régler les paramètres avec des valeurs par défaut. Puis, nous générons les prix avec notre modèle, nous calculons la différence en valeur absolu entre les prix générés et les prix réels et nous minimisons cette différence afin d’appliquer l’optimisation. Nous obtenons finalement de nouveaux paramètres que nous pouvons utiliser pour lancer le modèle.

Nous avons ainsi prouvé que le modèle était générique.

Commentaires

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