En bref

Le Groupe Finance du CIRANO réunit un ensemble de Fellows actifs provenant des départements de sciences économiques et de finance des universités de la grande région montréalaise. De plus, notre groupe est en contact avec certains collègues établis dans d'autres institutions au Canada, aux États-Unis et en Europe.

Nous avons, au cours des années, développé des relations prolifiques avec nos partenaires. Nos projets avec eux touchent la gestion de risque et de portefeuille ainsi que l'étude des produits dérivés. L'évaluation d'investissement, la gouvernance et les relations entre les marchés financiers et la macroéconomie sont aussi des sujets étudiés par notre équipe.

Les professionnels de recherche du CIRANO interviennent à titre d'agents de liaison entre nos partenaires et nos Fellows lors de projets spécifiques. De plus, nous souhaitons transférer à nos partenaires les techniques et les résultats fondamentaux de la recherche. Lorsque le cas s'y prête, nous développons des modules qui incorporent la recherche et qui en permettent l'application.

Le Groupe Finance co-organise divers ateliers et conférences, qu'il s'agisse de conférences universitaires, où l'on traite par exemple des problématiques de la volatilité du marché et où des spécialistes internationaux viennent présenter leur travail qui s'adressent aux praticiens et qui traitent de la gestion du risque.

L'équipe de recherche

Vice-président Finance

Campbell, Bryan bryan.campbell@cirano.qc.ca 514-985-4000p4008 Concordia University

Fellows

Boyer, Martin martin.boyer@cirano.qc.ca 514-985-4000p4028 HEC Montréal
Carpentier, Cécile cecile.carpentier@cirano.qc.ca 514-985-4000 Université Laval
Carrasco, Marine marine.carrasco@cirano.qc.ca 514-985-4000 Université de Montréal
Cenesizoglu, Tolga tolga.cenesizoglu@cirano.qc.ca 514-985-4000 HEC Montréal
Christoffersen, Peter peter.christoffersen@cirano.qc.ca 514-985-4000 University of Toronto
Diamantoudi, Effrosyni effrosyni.diamantoudi@cirano.qc.ca 514-985-4000
Dufour, Jean-Marie jean-marie.dufour@cirano.qc.ca 514-985-4000p3113 McGill University
Galbraith, John W. john.galbraith@cirano.qc.ca 514-985-4000p3032 McGill University
Garcia, René rene.garcia@cirano.qc.ca 514-985-4000 EDHEC Business School - Nice
Gospodinov, Nikolay nikolay.gospodinov@cirano.qc.ca 514-985-4000 Federal Reserve Bank of Atlanta
Guay, Richard richard.guay@cirano.qc.ca 514-985-4000p3019 Université du Québec à Montréal
Hodgson, Douglas James douglas.hodgson@cirano.qc.ca 514-985-4000 Université du Québec à Montréal
Jacobs, Kris kris.jacobs@cirano.qc.ca 514-985-4000 University of Houston
Jacquier, Eric eric.jacquier@cirano.qc.ca 514-985-4000 HEC Montréal
Latulippe, Denis denis.latulippe@cirano.qc.ca 514-985-4000 Université Laval
Magnan, Michel michel.magnan@cirano.qc.ca 514-985-4000p3007 Concordia University
Meddahi, Nour nour.meddahi@cirano.qc.ca 514-985-4000 University Toulouse 1
Papageorgiou, Nicolas nicolas.papageorgiou@cirano.qc.ca 514-985-4000 HEC Montréal
Perron, Benoit benoit.perron@cirano.qc.ca 514-985-4000p3121 Université de Montréal
Shneyerov, Artyom artyom.shneyerov@cirano.qc.ca 514-985-4000 Concordia University
St-Amour, Pascal pascal.st-amour@cirano.qc.ca 514-985-4000 HEC Lausanne
St-Onge, Sylvie sylvie.st-onge@cirano.qc.ca 514-985-4000  HEC Montréal
Suret, Jean-Marc jean-marc.suret@cirano.qc.ca 514-985-4000 Université Laval
Van Norden, Simon simon.van_norden@cirano.qc.ca 514-985-4000p3024 HEC Montréal

Fellows associés

Beaulieu, Marie-Claude marie-claude.beaulieu@cirano.qc.ca 514-985-4000 Université Laval
Christoffersen, Susan Kerr susan.christoffersen@cirano.qc.ca 514-985-4000 University of Toronto
Cumming, Douglas douglas.cumming@cirano.qc.ca 514-985-4000 York University
Detemple, Jérôme jerome.detemple@cirano.qc.ca 514-985-4000 Boston University
Epstein, Larry G. larry.epstein@cirano.qc.ca 514-985-4000 Boston University
Gauthier, Geneviève genevieve.gauthier@cirano.qc.ca 514-985-4000 HEC Montréal
Gonçalves, Silvia silvia.goncalves@cirano.qc.ca 514-985-4000 Université de Montréal
Jacobs, Jan P.A.M. jan.jacobs@cirano.qc.ca 514-985-4000 Rijksuniversiteit Groningen
Kali, Raja raja.kali@cirano.qc.ca 514-985-4000 University of Arkansas
Masclet, David david.masclet@cirano.qc.ca 514-985-4000 Université de Rennes I
McCausland, William william.mccausland@cirano.qc.ca 514-985-4000 Université de Montréal
McCurdy, Thomas thomas.mccurdy@cirano.qc.ca 514-985-4000 University of Toronto
Pelgrin, Florian florian.pelgrin@cirano.qc.ca 514-985-4000 EDHEC Business School
Renault, Eric eric.renault@cirano.qc.ca 514-985-4000 University of North Carolina
Rindisbacher, Marcel marcel.rindisbacher@cirano.qc.ca 514-985-4000 Boston University
Sick, Gordon gordon.sick@cirano.qc.ca 514-985-4000 University of Calgary
Thornton, Daniel B. daniel.thornton@cirano.qc.ca 514-985-4000 Queen's Universiry

Chercheurs

Dovonon, Prosper prosper.dovonon@cirano.qc.ca 514-985-4000 Concordia University
Karoui, Aymen aymen.karoui@cirano.qc.ca 514-985-4000 York University
Okou, Cedric cedric.okou@cirano.qc.ca 514-985-4000 Université du Québec à Montréal
Ozgur, Onur onur.ozgur@cirano.qc.ca 514-985-4000 Melbourne Business School
Rombouts, Jeroen jeroen.rombouts@cirano.qc.ca 514-985-4000 HEC Montréal

Fellow(s) invité(s)

Professionnel(s) de recherche

Étudiant(s) (Ph.D.)

Ahsan, MD Nazmul nazmul.ahsan@cirano.qc.ca 514-985-4000p4030 McGill University
Bouezmarni, Taoufik taoufik.bouezmarni@cirano.qc.ca 514-985-4000 McGill University
Byunguk, Kang kang.byunguk@cirano.qc.ca 514-985-4000 McGill University
Jian, Bixi bixi.jian@cirano.qc.ca 514-985-4000 McGill University
Liang, Xin xin.liang@cirano.qc.ca 514-985-4000p3117 McGill University
Liu, Yu yu.liu@cirano.qc.ca 514-985-4000p3018 Concordia University
Liu, Jinjing jinjing.liu@cirano.qc.ca 514-985-4000 McGill University
Nguyen, Vinh vinh.nguyen@cirano.qc.ca 514-985-4000p3031 McGill University
Normand, Robert robert.normand@cirano.qc.ca 514-985-4000p3030
Tuvaandorj, Purevdorj purevdorj.tuvaandorj@cirano.qc.ca 514-985-4000 McGill University
Xu, Wenting wenting.xu@cirano.qc.ca 514-985-4000 Concordia University
Zhu, Jingmei jingmei.zhu@cirano.qc.ca 514-985-4000 McGill University

Étudiant(s) (M.Sc.)

Daigle, Paul paul.daigle@cirano.qc.ca 514-985-4000p4024 HEC Montréal

Étudiant(s)

Programmation de recherche

Enjeux liés à la répartition et à la gestion des actifs

Dans le contexte économique actuel, les gestionnaires d’actifs ont été préoccupés par les rendements à court terme, d’autant plus que les caisses de retraite ont éprouvé des difficultés à maintenir leur solvabilité à des niveaux acceptables, et par les pressions plus fortes exercées sur eux pour améliorer les rendements. Avec l’incertitude des rendements du capital-actions et les faibles taux d’intérêt, la croissance relative remarquable des catégories d’actifs non traditionnelles dans la répartition des régimes de retraite individuels ne surprend personne. Toutefois, il demeure essentiel de maintenir une orientation à plus long terme des rendements et des risques. Dans cette optique, nous avons demandé aux membres du groupe Finance du CIRANO de suggérer des projets offrant un horizon à long terme et visant principalement la préservation du capital. Six projets ont été proposés.

L’objectif de ce projet consiste à tirer avantage des nouvelles techniques de prévision de rendement des actifs sur un horizon à long terme pour élaborer et mettre en œuvre une plateforme de répartition dynamique et optimale des actifs qui, tout en minimisant les risques, maximise les chances de protéger le capital à moyen et à long terme. Le but visé est de trouver des façons d’élaborer des stratégies de placement qui tiennent compte de la protection du capital à long terme. À cette fin, notre étude comporte trois volets : 1) établissement de catégories d’actifs pertinentes; 2) détermination de mesures de risque appropriées; 3) élaboration d’une plateforme de répartition des actifs à long terme. En exploitant de nouveaux outils pour prévoir le rendement des actifs sur un horizon à long terme, nous établirons l’horizon de placement « optimal » pour chaque actif, soit l’horizon qui permet de prévoir le rendement avec le plus d’exactitude possible. La décision concernant la répartition du portefeuille sera alors fondée sur l’horizon optimal déterminé par les données. Grâce au pouvoir prévisionnel ajouté, nous croyons que cette approche donnera de meilleurs résultats que les approches classiques en ce qui a trait aux rendements stables. La mise en œuvre de ces étapes contribuera à garantir le meilleur compromis possible entre le risque et le rendement pour les placements à long terme.

Depuis Markowitz, l’optimisation de la moyenne et de la variance a été un élément essentiel de la construction quantitative moderne d’un portefeuille. Pourtant, dès que les gestionnaires de fonds quantitatifs ont commencé à utiliser cette technique, ils ont annoncé des résultats instables. On a rapidement compris que la situation était attribuable à des erreurs d’estimation des données, surtout en ce qui concerne les moyennes reconnues pour être difficiles à estimer avec précision dans le cas des séries financières. À l’origine, Markowitz est parti du principe que les investisseurs connaissent les paramètres, mais les premières applications ont substitué les estimations de ces paramètres dans l’optimisation. La théorie de la décision bayésienne a tôt fait de démontrer que cette approche de substitution était sous-optimale. Pour les horizons de placement courts qui sont souvent abordés dans le cadre de la recherche universitaire, par exemple les horizons d’un mois, une approche bayésienne n’a pas semblé faire une grande différence. L’erreur d’estimation, cependant, a une incidence profonde sur les prévisions de rendement à long terme et sur la répartition des actifs. La prise en compte appropriée de l’erreur d’estimation pour l’investisseur à long terme résulte en une pénalité régressive sur les estimations du rendement moyen. Nous proposons d’établir un cadre d’estimation et de répartition à long terme pour la construction d’un portefeuille composé de multiples catégories d’actifs risquées telles que les fonds ou les indices répétés. Cette démarche permettra la formulation générale de rendements moyens de différentes catégories d’actifs qui déborde du cadre de la moyenne historique et naïve d’un échantillon, par exemple l’équilibre, les croyances, Black et Litterman, les alphas quantitatifs et la combinaison de celles-ci. Cette démarche permettra d’obtenir une évaluation claire de l’incidence possible sur les rendements à long terme pour chaque catégorie d’actifs et pour l’ensemble du portefeuille.

La fixation du prix du risque associé aux moments d’ordre supérieur a récemment suscité un intérêt, comme on peut le voir par exemple dans Chang, Christoffersen et Jacobs, « Market Skewness Risk and the Cross-Section of Stock Returns », qui paraîtra prochainement dans le Journal of Financial Economics. Contrairement à ces auteurs qui s’intéressent aux effets à court terme des moments d’ordre supérieur des rendements du marché, nous nous préoccupons davantage des effets à long terme. Pour cette raison, nous ne pouvons pas utiliser les données relatives aux options comme ils l’ont fait pour estimer les moments d’ordre supérieur des rendements du marché, étant donné que ces données n’existent que depuis le milieu des années 1990. Nous utiliserons plutôt une série temporelle longue de rendements quotidiens et ces données serviront à construire des mesures non paramétriques des moments pour les rendements de moins grande fréquence, par exemple les rendements mensuels. Cette approche est la même que celle utilisée avec succès par Bandi et Perron (2008) pour construire une mesure de variance permettant de prévoir les rendements excédentaires du marché des valeurs mobilières sur des horizons à long terme.

La documentation de recherche contient plusieurs constatations qui laissent entendre que les rendements financiers à long terme sont prévisibles. Par exemple, Bandi et Perron (2008) démontrent que la variance des rendements réalisés dans le passé peut expliquer 72 % de la variance des rendements excédentaires futurs pour la période de 1952 à 2006. Toutefois, ce qui importe c’est la mesure dans laquelle cette prévisibilité peut réellement être utilisée pour améliorer les décisions d’ordre financier. Dans le cadre du projet actuel, nous proposons d’analyser l’incidence exercée par une telle prévisibilité sur un investisseur. Aussi simple que cela puisse paraître, l’investisseur a le choix entre deux actifs : une obligation sans risque ou une valeur mobilière dont le rendement futur peut être prévu d’après Bandi et Perron (2008). L’investisseur décidera quelle proportion de sa richesse il investira dans des obligations et dans des valeurs mobilières en fonction de son horizon de placement et des rendements espérés prédits par les régressions sur un horizon à long terme. Pour plus de simplicité, nous considérerons seulement les stratégies d’achat et de conservation; cette expérience révélera le pouvoir exercé par la prédiction des rendements à long terme sur l’amélioration des rendements de portefeuille. Une expérience plus complexe (et ambitieuse) offrira à l’investisseur l’occasion de choisir un éventail plus large d’actifs. Là encore, l’investisseur choisira la proportion de sa richesse qu’il investira dans chaque portefeuille en fonction des rendements espérés obtenus des régressions sur un horizon à long terme pour son horizon de placement.

2e étape du projet. Les détails de ce projet demeurent confidentiels.

Les caisses de retraite ciblent un rendement espéré à long terme de façon à avoir les fonds nécessaires pour payer les rentes des cotisants et fixer les cotisations requises. Leur risque est donc de ne pas générer le rendement espéré à long terme. À cet égard, au cours des dernières années, plusieurs rapports ont montré les difficultés à générer un rendement suffisant pour respecter leurs engagements financiers. Certaines caisses de retraite ont abaissé le rendement anticipé à long terme. Cependant, une baisse des hypothèses de rendement contribue à creuser le déficit actuariel de la caisse et implique des ajustements de contributions ou des réductions de prestations. D’autres ont choisi d’accroître le risque des portefeuilles d’actif de façon à bonifier leur rendement mais au prix de l’accroissement de l’incertitude autour de la moyenne espérée. La grande majorité des caisses de retraite affiche des performances proches de leurs indices de référence. La sous-performance de 2008-2009 et leur surperformance récente des caisses de retraite relativement à leurs indices de référence à long terme sont donc reliées à la performance des allocations d’actif utilisées plus qu’à la gestion active. La performance est donc tributaire de l’environnement économique et financier relativement aux hypothèses à long terme utilisées par les caisses de retraite. Les hypothèses de rendement à long terme laissent peu de places à l’introduction de facteurs de risque conjoncturels. Établi généralement sur les performances historiques sur plusieurs décennies, le rendement moyen anticipé ne tient donc pas compte de la conjoncture économique. De plus, certaines classes d’actifs ou stratégies nouvelles comme les fonds de couverture se prêtent difficilement à l’exercice du long terme. À l’opposé, la gestion des risques des caisses de retraite est souvent calquée sur celle des institutions financières et fortement dépendante de l’évolution à court terme et concerne surtout l’allocation tactique. La gestion des caisses de retraite est donc souvent coincée entre les hypothèses à long terme et les impératifs de la gestion du risque à court terme. Mais, les considérations sur les allocations d’actifs sont plutôt le fruit d’une gestion à moyen terme. Ainsi, les caisses de retraite vont avoir tendance à modifier leurs allocations stratégiques de façon périodique sur des horizons de 3 à 5 ans. Le risque de l’allocation stratégique est, par conséquent, la probabilité de ne pas atteindre les objectifs à long terme au cours de la planification stratégique, soit sur l’horizon de planification. Le risque de l’allocation est alors fortement tributaire de la performance des classes d’actifs en fonction de leur valorisation et de la conjoncture économique sur cet horizon. Actuellement, il existe peu ou pas de méthodologies systématiques et d’instruments pour traiter le risque stratégique pour une caisse de retraite qui est de ne pas atteindre ses objectifs à moyen terme. L’objectif de ce projet est de développer une méthodologie d’évaluation systématique des risques des allocations stratégiques sur une période de 3 à 5 ans. Le risque pour une caisse de retraite est par conséquent de ne pas atteindre ces objectifs. On peut donc définir le risque comme : 1) La probabilité de ne pas atteindre les objectifs de rendement de l’allocation stratégique; 2) La probabilité de générer des rendements nettement en deçà des hypothèses de rendement à long terme. Nous utiliserons un modèle de simulation stochastique sous divers scénarios économiques et financiers pour analyser le risque à moyen terme des différentes allocations d’actif. L’utilisation de simulations permettra de quantifier la probabilité de réaliser les objectifs de performance requis ainsi que la probabilité de forte sous-performance.

Pension et capital

Les régimes de pension des secteurs public et parapublic sont pour la plupart à prestations déterminées et offrent des revenus de retraite intéressants pour ses membres, les employés de l’État ou d’entités publiques. Les incitatifs à une prise de retraite hâtive y sont donc grands. Avec l’allongement de la durée de vie, d’un côté, et une performance limitée des actifs financiers détenus par les régimes de pension, de l’autre, la viabilité de ces régimes (pris en charge par l’État) est un enjeu préoccupant. De plus, une main-d’œuvre réduite par ces incitatifs peut avoir des incidences fiscales importantes. Le Groupe Finance continuera d'entreprendre des recherches sur divers aspects du débat. Voici quatre pistes de recherche que nous entendons poursuivre.

Au cours de ses travaux précédents sur les enjeux et produits de décaissement, l’équipe de recherche du Groupe Finance du CIRANO a identifié quelques approches concernant les solutions potentielles de revenus de retraite dans un contexte d’épargne volontaire. Une de ces approches a été proposée par l’équipe de recherche et comporte plusieurs atouts, notamment la capacité de limiter les frais et assurer un maximum de flexibilité. De plus, les enjeux liés aux risques de marché et de longévité ont été considérés. Cette proposition de décaissement se marie très bien avec une approche de gestion de l’épargne-retraite par « cycle de vie ». Plus spécifiquement, une proposition de décaissement par obligations échelonnées et une approche d’accumulation par « cycle de vie dynamique » nécessitent une analyse quantitative rigoureuse pour être testées sous différents environnements financiers et différents objectifs de retraite. De plus, l’équipe du CIRANO rencontrerait des gestionnaires de fonds ayant une approche similaire à celle décrite plus haut. Ceux-ci incluent les compagnies américaines BlackRock et TIAA-CREF. Le Ministère pourrait également fournir des propositions d’intervenants financiers dont elle voudrait avoir plus d’information.

Les entrepreneurs à la tête d’entreprises requérant du capital pour leur croissance dans les marchés local, provincial, national, continental ou international doivent d’abord se positionner quant à leurs objectifs financiers et personnels, intérêts, appétit et tolérance pour le risque. En outre, une entreprise peut lever du capital pour mettre en marché une nouvelle technologie ou pour passer à un niveau de complexité supérieur. Tous ces éléments détermineront la demande de capital dans le secteur privé. À cet égard, plusieurs alternatives d’offre de capital sont disponibles et composent l’offre de capital dans notre économie : financement bancaire sur base de flux de trésorerie, financement bancaire traditionnel, financement par voie de dette et/ou capital-actions de la part de fonds de capital de risque (venture capital), fonds de capital d’investissement (private equity), fonds fiscalisés ou premier appel public à l’épargne (au Canada, aux États-Unis ou ailleurs). Chaque alternative de financement repose sur des institutions ayant leurs propres intérêts et objectifs, lesquels sont déterminés par leurs propriétaires ultimes (caisses de retraite, investisseurs privés de plusieurs sortes, investisseurs institutionnels, banque). En outre, au fil des ans, les gouvernements québécois et canadien ont mis en œuvre différents moyens afin d’accroître l’offre de services reliés au marché des capitaux ainsi que l’offre de capital pour les entreprises québécoises. Le régime d’épargne-actions du Québec, les crédits d’impôt aux fonds de travailleurs, la Banque de développement du Canada représentent certaines de ces mesures. D’autres composantes de l’écosystème financier incluent la réglementation financière, les professionnels offrant différents services (juridiques, comptables, banquiers d’affaires, banquiers commerciaux, analystes) ainsi que le réseau d’éducation développant le capital humain. Ces objectifs liés à la demande de capital doivent être réconciliés avec l’offre de capital et de services connexes disponible dans l’écosystème. L’ensemble de ces liens, connexions et joueurs constitue l’écosystème financier du Québec. Dans ce contexte, il nous semble pertinent d’analyser les modèles de classe mondiale en termes de politique publique appuyant l’écosystème financier. Cette proposition de projet vise à dresser un portrait integré de l’écosystème financier québécois et de son évolution au cours des dernières années. Plus précisément, nous nous intéressons aux questions suivantes : 1. Quels sont les facteurs déterminant le choix de mode de financement retenu par les entrepreneurs (p. ex., objectifs financiers et personnels visés, appétit et tolérance pour le risque, taille de l’entreprise, marché visé)? 2. Quelle est la démarche utilisée par les sources de capital pour elles-mêmes lever leurs fonds, identifier leurs investissements, déterminer les montants à financer, effectuer le suivi de ces investissements? 3. Quelle est l’adéquation entre la demande et l’offre de capitaux au Québec? Existe-t-il des aspects particuliers liés à l’écosystème québécois? De quelle manière et dans quelle direction cet écosystème a-t-il évolué au cours des dernières années? 4. Est-ce que la réglementation et les législations pertinentes facilitent ou entravent le développement de l’écosystème québécois? 5. Est-ce que des modèles d’écosystème financier performants existent et peuvent s’appliquer au contexte québécois? Notre objectif global pour cette recherche est de mieux comprendre le marché québécois des capitaux privés (offre et demande), son fonctionnement, son impact et les tendances en cours.

Risques financiers

Méthodes statistiques et économétriques appliquées à la finance

Modules informatiques

Autres

En Amérique du Nord, les caisses de retraite privées et publiques gèrent des actifs de plusieurs centaines de milliards de dollars. Dans certains cas, l’actif de ces caisses de retraite est d’une taille comparable à celle de l’entreprise l’ayant mis sur pied (p. ex., CN, Air Canada, Hydro-Québec, BCE, etc.) et les activités de la caisse de retraite ont une incidence non négligeable sur la rentabilité des entreprises. Or, mis à part le respect des paramètres juridiques, relativement peu est connu quant à l’efficacité, l’efficience et l’économie de la gouvernance de ces institutions. Le but de ce projet est de mieux comprendre le fonctionnement de la gouvernance des caisses de retraite, d’identifier les meilleures pratiques en matière d’efficacité, d’efficience et d’économie et de cerner les enjeux auxquels elles font face.

En 2005, la Ville de Montréal adoptait La stratégie d'inclusion de logements abordables dans les projets résidentiels. Les critères retenus reposent notamment sur la situation du marché de l'habitation à Montréal et sur une analyse d'expériences étrangères. En pratique, les objectifs d’inclusion ont été atteints; en effet, au cours des 10 dernières années, 70 projets ont intégré le principe d'inclusion. Dans ce contexte, le CIRANO propose de collaborer à la réflexion en cours à la Direction de l’habitation de la façon suivante : 1. Analyser quelques projets montréalais pour mieux saisir l’application de la stratégie, notamment la diversité et la complexité des pratiques (méthode de calcul comprise); à cet effet, la Direction de l’habitation fournira l’information; 2. Analyser et présenter certains exemples d’inclusion réussis au Canada ou à l’étranger (américains). Le choix des projets devra tenir compte également du contexte montréalais. Ces exemples identifieront, entre autres, les pouvoirs habilitants, le type de projets assujettis à l’inclusion (taille, secteurs, etc.), les mécanismes d’application et les méthodes de calcul pour déterminer la contribution des promoteurs (terrains, unités réalisées sous la forme clé en main ou de contributions financières, etc.) et le cas échéant, les avantages fournis par les municipalités. Proposer des recommandations quant à la mise en application de la Stratégie d’inclusion basées sur une analyse comparative de diverses pratiques faisant ressortir leurs avantages et inconvénients.

La recherche sur l’analyse financière a montré une corrélation robuste entre les caractéristiques financières des firmes et leurs rendements boursiers. La plupart des caractéristiques sont issues des états financiers des firmes ainsi que des anticipations des analystes financiers. Au fil des ans, on a assisté à une prolifération des caractéristiques provenant d’une recherche intensive sur les données comptables et financières. Un survol de Harvey, Liu et Zhu (2013) a identifié pas moins de 186 caractéristiques qui ont mené à des résultats significatifs. Néanmoins, sans structure d’analyse, les corrélations entre l’information comptable et les rendements futurs ne sont que peu utiles. L’information requiert donc une analyse plus en profondeur des caractéristiques sous forme généralement de ratios financiers. La majorité des études académiques focalisent généralement sur la capacité de prévision d’un ratio particulier. Nombre de ces études utilisent des tris ou des régressions linéaires simples pour valider la capacité de prévision. Les gestionnaires de portefeuilles utilisent plusieurs caractéristiques pour choisir les titres. La majorité utilise un tri séquentiel ou individuel où seulement les titres qui se retrouvent dans les queues de distribution sont utilisés. Un problème avec le tri séquentiel est qu’il entraîne rapidement l’érosion du nombre de firmes potentielles limitant l’approche seulement au marché américain ou bien au niveau de fonds mondiaux. Quelques études empiriques utilisent des algorithmes permettant d’aborder le problème de façon globale, Becker, Fox et Fei (2007). Le projet consiste à l’utilisation des caractéristiques de façon systématique pour sélectionner ou ordonnancer les firmes. L’objectif est de déterminer si l’utilisation d’un processus systématique à partir de l’information comptable et financière permet d’identifier les firmes au potentiel de rendement supérieur. L’univers des firmes sera américain et canadien. L’analyse du marché canadien introduira une problématique additionnelle car la méthode usuelle du tri séquentiel est difficilement applicable en raison du faible nombre de firmes. En premier lieu, nous revisiterons les approches et ratios financiers usuels pour valider si leur utilisation systématique permet d’identifier les firmes à fort potentiel. Par la suite, le projet vise à développer ou appliquer des algorithmes plus puissants pour réaliser un ordonnancement des titres boursiers en fonction de plusieurs caractéristiques prises simultanément. À cette étape, les capacités de traitement de l’information de Silkan seront mises à contribution. À notre connaissance, bien que les données comptables et financières aient été analysées à profusion, les méthodologies utilisées demeurent, somme toute, simples.

La Ville de Montréal détient une centaine de terrains (nombre à confirmer) sur lesquelles ont été réalisés des projets d’habitation communautaire et sociale, financés dans le cadre des programmes fédéraux durant les années 1980-1990. Ces propriétés ont été cédées par bail emphytéotique, d’une durée typique de 45 ans, aux organismes (COOP, OBNL) qui y ont réalisé des projets d’habitation et qui les gèrent depuis. La majorité des organismes voudraient sans doute renouveler leur bail ou même acquérir leur immeuble. Ils réclameront un prix de cession nettement en dessous de la valeur marchande actuelle des propriétés pour la simple raison qu’ils ne pourront, sauf exception, payer la valeur marchande actuelle des propriétés. Sans stratégie d’ensemble, la Ville sera confrontée à une négociation à la pièce et au rabais sans quoi chaque propriété redeviendra de plein droit à la Ville, avec les responsabilités inhérentes à un propriétaire d’immeuble résidentiel. Le Groupe Finance du CIRANO mettra à profit ses recherches du financement secteur du logement communautaire pour identifier des moyens pour assurer la pérennité de ce parc de logements abordables tout en maximisant le rendement au trésor municipal.

Dans ses démarches de consultations auprès d’experts en développement urbain, de citoyens (via l’OPCM) et d’autres intervenants, la Ville de Montréal se verra soumettre un ensemble de propositions visant à développer le site de l’ancien hippodrome. Une analyse financière rigoureuse, incluant un volet quantitatif, un volet comparatif et un volet de gestion des risques, semble une composante essentielle pour une prise de décision optimale. Le CIRANO propose un travail d’assistance dans cette analyse financière, sur la base de ses ressources professionnelles, académiques et technologiques. L’approche permettrait entre autres l’élaboration d’outils (Web et/ou logiciels) favorisant la comparaison d’options potentielles de financement (basées sur les expériences internationales) quant à leur viabilité financière, ainsi qu’à leur profil de risque, et à leur potentiel d’efficacité (par exemple, l’utilisation optimale de ressources publiques et privées). Ces scénarios seront évalués, et une recommandation serait faite sur la base du meilleur résultat. La recommandation serait faite sur la base du meilleur résultat.

Le but de l’exercice consiste à quantifier le risque dans un contexte caractérisé par une quantité restreinte de données internes. La démarche peut inclure le risque opérationnel, pour lequel les banques se sont vues imposer, en vertu de l’accord Bâle II, l’obligation de mobiliser une partie de leurs fonds propres en couverture de 99,9 % de l’exposition aux pertes ou de la valeur à risque (VaR). L’utilisation de données externes devient cruciale pour obtenir les pertes historiques qui sont rares et extrêmes. Toutefois, le recours à une combinaison de données externes et de données internes ne garantit pas nécessairement une estimation fiable de la VaR dans le cadre des fonds propres exigés par la réglementation. À ce chapitre, on a proposé d’incorporer l’information subjective offerte par des experts connaissant bien le contexte. Cependant, il n’est pas facile de recueillir l’information pouvant être utilisée dans un modèle. Le cadre de modélisation est appliqué dans le contexte de la modélisation du risque commercial. Nous détenons les états financiers annuels de 99 institutions financières pour des périodes pouvant aller jusqu’à 16 ans selon la banque. Presently, the application of the model involves considerable simulation. We are working with experts towards improving the efficiency and accuracy of the simulations.

Le projet entreprend une analyse exhaustive du risque lié à la nouvelle répartition des actifs de la caisse de retraite de Concordia en comparaison avec la répartition actuelle. Dans le cadre de ce projet, le risque lié à une caisse de retraite est défini comme étant la probabilité de ne pas atteindre les objectifs financiers exigés à partir des hypothèses actuarielles. L’analyse servira à suivre l’évolution du profil de risque de la caisse. Le projet comprend trois volets. Le premier volet consiste à élaborer une méthodologie permettant d’estimer la probabilité que la valeur de référence de la caisse de retraite n’atteigne pas les objectifs de mi-parcours. Le deuxième volet intègre le risque lié à la gestion active des actifs contenus dans le portefeuille. La gestion active pourrait procurer une valeur supplémentaire à une caisse et comporter, par contre, un risque d’obtenir un rendement inférieur à la valeur de référence. Enfin, le troisième volet consiste à élaborer des modèles de risque pouvant être utilisés régulièrement pour déterminer l’incidence actuelle et projetée de la répartition des actifs et des gestionnaires de fonds sur le risque global de ne pas atteindre les valeurs de référence visées.

Nous quantifions la valeur de l'information contenue dans (diverses variations de) la volatilité réalisée pour la prévision de la volatilité. L’horizon prévisionnel s’étend sur un jour ou une semaine. La volatilité réalisée utilise des observations intrajournalières. Pour ce faire, nous incorporons la volatilité réalisée dans des modèles de volatilité stochastique [VS] classiques. La volatilité réalisée est incorporée au modèle soit 1) sous forme de variable exogène dans le processus de la volatilité, soit 2) sous la forme d'une équation de mesure indépendante liant la volatilité réalisée à la volatilité. La seconde formulation, plus compliquée que la première, nous permet de modéliser le fait que la volatilité réalisée mesure la volatilité avec erreur. Nous simulons ces modèles afin de mesurer l’incidence d’une utilisation de plus en plus importante d’observations intrajournalières sur la qualité des prévisions de la volatilité. Cette démarche nous permet de mettre en évidence l’amélioration qu’on peut espérer obtenir en matière de prévision de la volatilité en utilisant la volatilité réalisée pour différents scénarios. Cette approche contraste avec la plupart des travaux empiriques sur la volatilité réalisée qui démontrent la capacité de la volatilité réalisée de se prévoir elle-même. Ensuite nous appliquons ces modèles aux indices boursiers majeurs et à des taux de change. Pour le S&P 500, nous mettons la volatilité réalisée en compétition avec le VIX. En général, la volatilité réalisée contribue peu à la prévision de la volatilité. La raison semble être son extrême degré de variabilité comparé à la volatilité.

Il est maintenant largement admis que des perturbations sur les marchés financiers peuvent avoir des effets macroéconomiques importants. De plus, les chocs de prix et de quantités sur divers actifs financiers semblent obéir à des lois « non-gaussiennes » qui génèrent des valeurs extrêmes (distributions leptokurtiques). Il est important que nos méthodes d’analyse statistique, de gestion financière et, en fin de course, les politiques monétaires et fiscales tiennent compte de ces faits. Directions à poursuivre : 1) le développement de méthodes d’estimation et de tests « robustes » aux observations extrêmes; 2) l’analyse de portefeuille tenant mieux compte du fait que les distributions des prix d’actifs financiers sont leptokurtiques et peuvent comporter des risques difficilement diversifiables (risque systémique); 3) l’analyse des relations dynamiques et de causalité entre les marchés financiers et diverses variables macroéconomiques; 4) la recherche d’indicateurs de « fragilité financière » (tels que des agrégats financiers ou des signaux de prix) qui puissent servir d’indicateurs avancés de problèmes monétaires et macroéconomiques en gestation.

Le capital naturel et les biens et services de l’écosystème qui en découlent ont un impact direct et indirect sur le bien-être des personnes et sur l’économie du Québec. Par conséquent, il est important que le système comptable puisse mesurer l’état de notre capital naturel et les changements qui s’exercent sur celui-ci au fil du temps. La mesure du capital naturel dépasse l’estimation à partir de statistiques ou d’indicateurs environnementaux de portée générale et fournit un cadre global pouvant être utilisé avec d’autres indicateurs macroéconomiques. La conception de ce cadre de mesure et de la structure des calculs devrait s’appuyer sur les principes comptables du système de comptabilité nationale, de façon à ce que les deux systèmes comptables puissent être combinés pour tenir compte des compromis qui doivent être consentis entre le capital naturel, et les biens et services écologiques qui en découlent, et l’économie à l’échelle macroéconomique. Le fait d’avoir cette information élargirait la gamme de variables comprises dans la prise de décision des instances publiques et favoriserait le débat public au sujet de ces compromis. Plusieurs approches méthodologiques différentes ont été proposées pour l’élaboration de ces comptes. Toutefois, aucune de ces approches n’a été retenue comme étant la voie à suivre. Le programme actuel de recherche prévoit l’examen et l’élaboration d’une approche méthodologique permettant d’établir la valeur du capital naturel du Québec. L’étude viserait les objectifs suivants : 1. comparer plusieurs approches méthodologiques différentes afin d’établir leurs forces et leurs faiblesses; 2. proposer une approche méthodologique appropriée pour mesurer la valeur de notre capital naturel; 3. établir une façon d’incorporer les comptes de capital naturel, et de biens et services écologiques qui en découlent, dans le processus de prise de décision, avec d’autres indicateurs macroéconomiques, dont le PIB. 4. déterminer les mesures et les autres aspects possibles qui devraient être analysés, de façon à pouvoir établir la valeur d’un système de comptes combinant l’environnement et l’économie. Cette recherche contribuerait directement à l’élaboration du système de comptes de l’environnement et de l’économie qui est en train d’être créé sous la direction de l’ONU. De plus, elle contribuerait aux nombreux enjeux stratégiques du Québec qui vise un objectif de développement durable. Cette recherche fournirait l’information requise dans le cadre de certaines politiques, entre autres la politique sur la foresterie durable, la réglementation des eaux, la conservation des terres humides et la stratégie du Québec en matière de biodiversité.

Le but de cette recherche est de mieux comprendre les assises conceptuelles et empiriques de la comptabilité à la juste valeur dans le contexte de la présentation, mesure et divulgation des états financiers des institutions financières. Plus précisément, nous nous intéressons aux implications des états financiers préparés à la juste valeur pour les investisseurs boursiers et cherchons à répondre à deux questions. Premièrement, dans quel contexte le marché boursier est-il capable de mieux apprécier la réalité économique d’une institution financière que les états financiers préparés à la juste valeur? Deuxièmement, dans quel contexte les états financiers préparés à la juste valeur captent-ils mieux la réalité économique d’une institution financière que les participants aux marchés boursiers? Étant donné que les états financiers servent de référence aux organismes de réglementation des institutions financières, il nous apparaît important de mieux comprendre la valeur ajoutée pouvant être apportée par la comptabilité à la juste valeur.

Après une récession, les économies se relèvent invariablement et atteignent à nouveau les niveaux de production d’avant la récession. Typiquement, elles réintègrent leur trajectoire de croissance d’avant la récession. Nous référons au temps requis pour que les économies retournent à ces niveaux de comparaison comme étant les niveaux et les temps de reprise intégrale, respectivement. Les faits empiriques concernant les temps requis pour maintenir ces niveaux ne sont pas bien compris, cependant. C’est en partie pour cette raison que les récessions constituent de rares événements; les États-Unis ont connu moins d’une dizaine de récessions depuis la Seconde Guerre mondiale, ce qui est insuffisant pour permettre d’effectuer une analyse statistique fiable. Le projet actuel consiste à établir une telle information et à explorer la robustesse de celle-ci par rapport à une variété de facteurs. Notre démarche inclura : l’utilisation de mesures alternatives des trajectoires de croissance avant la récession pour déterminer leur incidence sur les temps de reprise intégrale; l’utilisation de mesures alternatives des résultats réels, particulièrement les mesures liées aux revenus et aux dépenses (qui ont fait l’objet de nombreuses recherches récentes) ; l’élargissement de l’éventail de récessions par l’inclusion de données sur une période plus longue [le National Bureau of Economic Research (NBER) dénombre 33 récessions aux États-Unis de 1854 à maintenant] et l’ajout de données provenant d’autres économies industrialisées.

Le projet analyse les stratégies commerciales possibles qui pourraient permettre d’exploiter de façon profitable les différences de sensibilité des rendements des valeurs mobilières aux nouvelles macroéconomiques. Cette démarche poursuit sur la lancée des travaux antérieurs sur la prévisibilité des rendements des valeurs mobilières. Ceux-ci ont permis de constater que plusieurs variables macroéconomiques et financières peuvent être utilisées pour prédire efficacement les rendements de l’indice S&P 500 et que ces prévisions ajoutent une valeur économique lorsqu’elles sont utilisées pour guider les décisions en matière de portefeuille. À l’heure actuelle, l’application du modèle comporte une quantité considérable de simulations. Nous travaillons avec des experts dans le but d’améliorer l’efficacité et l’exactitude des simulations.

La Réserve fédérale (Federal Reserve Bank) de New York produit, à partir des travaux de Kahn et Rich, des prévisions mensuelles sur la probabilité que l’économie s’engage dans un régime de forte ou de faible croissance de la productivité. Étant donné que ces prévisions sont probabilistes (estimation de la probabilité qu’un événement futur se produise), le résultat réel constitue une variable de 0/1 (de forte ou de faible croissance de la productivité, dans le cas actuel). On peut mesurer la valeur de ces prévisions en fonction de leur étalonnage (l’adéquation entre les probabilités prévues et les probabilités de résultats réalisés) et de leur résolution (la capacité des prévisions à faire une distinction entre les cas de probabilité relativement forte et les cas de probabilité relativement faible. Dans une étude précédente, les chercheurs Galbraith et van Norden ont élaboré des méthodes améliorées pour évaluer l’étalonnage et la résolution et ont appliqué ces méthodes à de nombreuses séries de prévisions probabilistes importantes, incluant les prévisions du Survey of Professional Forecasters (SPF) concernant les probabilités de récession et les prévisions en forme de diagrammes en éventail de la Bank of England. Les prévisions de Kahn-Rich sur les probabilités relatives au régime de productivité peuvent aussi être évaluées de la même manière et l’importance de cette séquence de prévisions commande l’examen de ses propriétés. Le problème est plus complexe, comparativement à d’autres évaluations, du fait que le régime de croissance de la productivité n’est pas observé, même en rétrospective. Une autre incertitude s’ajoute donc au problème créé par l’incertitude qui existe dans la variable du résultat 0/1. Nous avons obtenu l’accès aux diverses générations de données (révisées au fil du temps) sur les probabilités concernant le régime de faible croissance et aux prévisions sur cinq ans de la croissance de la productivité. Ces séries de données permettent non seulement d’évaluer cette méthode de prévision bien connue en fonction de l’étalonnage et de la résolution, mais aussi d’évaluer l’impact des révisions apportées aux données sur les prévisions de la FRBNY concernant la productivité.

Depuis les scandales financiers de la fin des années 90 et du début des années 2000, l’attention des investisseurs institutionnels, des agences de réglementation, des médias et même des agences de notation de crédit s’est tournée vers les conseils d’administration. La préoccupation principale motivant cet intérêt est la question à savoir si les conseils d’administration, notamment en termes de composition, sont à la hauteur des attentes des différentes parties prenantes affectées par les décisions des entreprises. Plusieurs réglementations ont été adoptées, en Amérique et ailleurs, pour baliser la composition des conseils en vertu de principes jugés de « saine gouvernance », p.ex., présence de membres indépendants de la direction, présence de membres experts financiers, présence de femmes, etc. Le présent projet comporte deux facettes complémentaires. D’une part, il s’agit de mieux comprendre les conditions entourant la présence féminine au sein des conseils d’administration ainsi que les implications pour la gouvernance des entreprises. D’autre part, il s’agit de mieux comprendre la composition des conseils de manière plus globale, c’est-à-dire la configuration des compétences, expériences et expertises apportées par les différents membres et d’en évaluer les déterminants ainsi que les implications pour la prise de décision organisationnelle. Initialement, les données servant à ce projet seront canadiennes et américaines.

Publications et conférences

Pour discussion... (4)

Monographies (2)

Rapports bourgogne (4)

2003RB-05 RB Enjeux et défis de la réglementation canadienne des valeurs mobilières
Jean-Marc Suret et Cécile Carpentier
2003RB-06 RB Canadian Securities Regulation: Issues And Challenges
Jean-Marc Suret et Cécile Carpentier
2003RB-01 RB Création de valeur, gestion de risque et options réelles
Marcel Boyer, Peter Christoffersen, Pierre Lasserre et Andrey Pavlov
2003RB-02 RB Value creation, risk management, and real options
Marcel Boyer, Peter Christoffersen, Pierre Lasserre et Andrey Pavlov

Rapports de projets (25)

2016RP-10 RP Règles budgétaires touchant les dépenses consolidées
Bryan Campbell, Michel Magnan, Benoit Perron et Zabiullah Tarshi
2016RP-07 RP Vers une analyse intégrée des marchés financiers québécois
Bryan Campbell et Michel Magnan
2015RP-16 RP Gouvernance des caisses de retraite et gestion de portefeuille dans un contexte de tension
Bryan Campbell et Michel Magnan
2015RP-13 RP L’approche RPR - Perspectives sur le remboursement des prêts étudiants
Bryan Campbell, Laurence Allaire, Jonathan Wang, Adrienne Gagnon et Nadia Boisjoli Auger
2015RP-02 RP Le programme AccèsLogis Québec de la SHQ : À la recherche d’améliorations financières
Bryan Campbell, Laurence Allaire et Robert Normand
2015RP-01 RP Estimates of Québec’s Growth Uncertainty
Simon van Norden
2014RP-09 RP Le premier appel public à l'épargne et les sociétés québécoises : état de la situation
Michel Magnan, Bryan Campbell, Laurence Allaire et Jonathan Wang
2013RP-09 RP Financement de l'économie sociale au Québec : Estimation de la taille du marché & nouvelles idées
Bryan Campbell, Laurence Allaire, Robert Normand et Lydia Yakonowsky
2013RP-02 RP Retraite et RVER au Québec - Enjeux et produits de décaissement
Bryan Campbell, Laurence Allaire, Vinh Nguyen, Paul Gauthier, Richard Guay et Michel Magnan
2011RP-10 RP Connaissance financière et rationalité des investisseurs : une étude canadienne
Cécile Carpentier et Jean-Marc Suret
2011RP-11 RP L'escompte canadien : un réexamen
Cécile Carpentier et Jean-Marc Suret
2011RP-08 RP Pensions 4-2 au Québec : Vers un nouveau partenariat
Paul Gauthier, Richard Guay, Michel Magnan, Bryan Campbell et Laurence Allaire
2007RP-11 RP Prix de transfert : Efficacité organisationnelle et prise en compte des risques dans les firmes multidivisionnelles
Marcel Boyer et David Jarry
2007RP-05 RP Prix de transfertPourquoi et comment fixer les prix des transactions interdivisionnelles
Marcel Boyer
2007RP-06 RP Évaluation des investissements, allocation des coûts communs et tarification
Marcel Boyer
2007RP-07 RP Principes de choix d'une méthode économique d'allocationPartage des coûts et tarification à Gaz de France
Marcel Boyer et Nicolas Marchetti
2007RP-08 RP Prix de transfertEfficacité fiscale et organisationnelles dans les firmes multidivisionnelles
Marcel Boyer
2007RP-09 RP Prise en compte de la volatilité dans les questions de valorisation à long terme des actifs physiques
Marcel Boyer
2003RP-11 RP Réglementation des valeurs mobilières au Canada
Jean-Marc Suret et Cécile Carpentier
2003RP-12 RP Securities Regulation In Canada
Jean-Marc Suret et Cécile Carpentier
2003RP-01 RP Real Options at Bell Canada
Marcel Boyer et Éric Gravel
2002RP-07 RP Bank Value and Financial Fragility
Karine Gobert, Patrick González, Michel Poitevin et Alexandra Lai
2001RP-04 RP Value Creation through Real Options Management
Marcel Boyer, Peter Christoffersen, Pierre Lasserre et Andrey Pavlov
1999RP-09 RP Les modèles de prévisions économiques
John Galbraith et René Garcia
1999RP-10 RP Choix d'investissements : La méthode des Options Réelles
Ruolz Ariste et Pierre Lasserre

Cahiers scientifiques (363)

2017s-09 CS Fiscal Surprises at the FOMC
Dean Croushore et Simon van Norden
2017s-06 CS Finite-sample generalized confidence distributions and sign-based robust estimators in median regressions with heterogenous dependent errors
Elise Coudin et Jean-Marie Dufour
2017s-05 CS Forecasting economic activity in data-rich environment
Maxime Leroux, Rachidi Kotchoni et Dalibor Stevanovic
2016s-63 CS Identification-robust moment-based tests for Markov-switching in autoregressive models
Jean-Marie Dufour et Richard Luger
2016s-62 CS Exogeneity tests, incomplete models, weak identification and non-Gaussian distributions: invariance and finite-sample distributional theory
Firmin Doko Tchatoka et Jean-Marie Dufour
2016s-57 CS Gestion du capital réglementaire et politique de dividende : Le cas des valeurs mobilières disponibles à la vente
Michele Fabrizi, Elisabetta Ipino, Michel Magnan et Antonio Parbonetti
2016s-38 CS Forest Land Value and Rotation with an Alternative Land Use
Skander Ben Abdallah et Pierre Lasserre
2016s-37 CS Asset Retirement with Infinitely Repeated Alternative Replacements: Harvest Age and Species Choice in Forestry
Skander Ben Abdallah et Pierre Lasserre
2016s-34 CS Mitigating Global Warming: A Real Option Approach
Marc Chesney, Pierre Lasserre et Bruno Troja
2016s-31 CS The Economic Impact of Climate Change on Cash Crop Farms in Québec and Ontario
Ning An et Paul J. Thomassin
2016s-30 CS Estimating a Natural Capital Account for Agricultural Land
René Roy et Paul J. Thomassin
2016s-32 CS La comptabilité à la juste valeur et le coût de la dette pour une entreprise
Michel Magnan, Haiping Wang et Yaqi Shi(Sans nom)
2016s-27 CS Board Diversity and Financial Reporting Quality
Maryam Firoozi, Michel Magnan et Steve Fortin
2016s-25 CS Bootstrapping pre-averaged realized volatility under market microstructure noise
Ulrich Hounyo, Sílvia Gonçalves et Nour Meddahi
2016s-24 CS Bootstrapping high-frequency jump tests
Prosper Dovonon, Sílvia Gonçalves, Ulrich Hounyo et Nour Meddahi
2016s-23 CS Do Foreign Directors on Audit Committees Enhance Financial Reporting Quality?
Maryam Firoozi, Michel Magnan, Steve Fortin et Shane Nicholls
2016s-22 CS Do Foreign Cash Holdings Generate Uncertainty for Market Participants?
Michele Fabrizi, Antonio Parbonetti, Elisabetta Ipino et Michel Magnan
2016s-21 CS Funding Liquidity, Market Liquidity and the Cross-Section of Stock Returns
Jean-Sébastien Fontaine, René Garcia et Sermin Gungor
2016s-20 CS Nonparametric Tail Risk, Stock Returns and the Macroeconomy
René Garcia, Caio Almeida, Kym Ardison et Jose Vicente
2016s-19 CS Bootstrap prediction intervals for factor models
Sílvia Gonçalves, Benoit Perron et Antoine Djogbenou
2016s-17 CS Fiscal Forecasts at the FOMC: Evidence from the Greenbooks
Dean Croushore et Simon van Norden
2016s-16 CS Efficient Two-Step Estimation via Targeting
David T. Frazierz et Éric Renault
2016s-15 CS Indirect Inference with Endogenously Missing Exogenous Variables
Saraswata Chaudhuriy, David T. Frazierz et Éric Renault
2016s-14 CS Network Structure and Industrial Clustering Dynamics in the Aerospace Industry
Ekaterina Turkina, Ari Van Assche et Raja Kali
2016s-01 CS Testing for News and Noise in Non-Stationary Time Series Subject to Multiple Historical Revisions
Alain Hecq, Jan P. A. M. Jacobs et Michalis P. Stamatogiannis
2015s-47 CS Academic achievement trajectories and risk factors during early childhood
Laëtitia Lebihan et Charles Olivier Mao Takongmo
2015s-35 CS Seasonal adjustment with and without revisions: A comparison of X-13ARIMA-SEATS and CAMPLET
Barend Abeln et Jan P. A. M. Jacobs
2015s-30 CS Robust linear static panel data models using ε-contamination
Guy Lacroix, Badi H. Baltagi, Georges Bresson et Anoop Chaturvedi
2015s-33 CS Factor augmented autoregressive distributed lag models with macroeconomic applications
Dalibor Stevanovic
2015s-27 CS Invariant tests based on M-estimators, estimating functions, and the generalized method of moments
Jean-Marie Dufour, Alain Trognon et Purevdorj Tuvaandorj
2015s-26 CS Asymptotic distributions for quasi-efficient estimators in echelon VARMA models
Jean-Marie Dufour et Tarek Jouini
2015s-25 CS Exact confidence sets and goodness-of-fit methods for stable distributions
Marie-Claude Beaulieu, Jean-Marie Dufour et Lynda Khalaf
2015s-21 CS The scale of predictability
Federico M. Bandi, Benoit Perron, Andrea Tamoni et Claudio Tebaldi
2015s-20 CS Bootstrap inference in regressions with estimated factors and serial correlation
Antoine Djogbenou, Sílvia Gonçalves et Benoit Perron
2015s-16 CS Unifying Portfolio Diversification Measures Using Rao's Quadratic Entropy
Kevin Moran, Benoît Carmichael et Gilles Boevi Koumou
2014s-44 CS Selection of the number of factors in presence of structural instability: a Monte Carlo study
Dalibor Stevanovic et Charles Olivier Mao Takongmo
2014s-43 CS Government Spending Multipliers and the Zero Lower Bound in an Open Economy
Charles Olivier Mao Takongmo
2014s-36 CS Horizon Effect in the Term Structure of Long-Run Risk-Return Trade-Offs
Cédric Okou et Éric Jacquier
2014s-25 CS Bootstrapping the GMM overidentification test Under first-order underidentification
Prosper Dovonon et Sílvia Gonçalves
2014s-27 CS Post-Investment Migration of Canadian Venture Capital-Backed New Technology-Based Firms
Cécile Carpentier et Jean-Marc Suret
2014s-17 CS Identification-robust inference for endogeneity parameters in linear structural models
Firmin Doko Tchatoka et Jean-Marie Dufour
2014s-21 CS Business Angels' Perspectives on Exit by Ipo
Cécile Carpentier et Jean-Marc Suret
2014s-02 CS Capital Labor Substitution, Structural Change, and the Labor Income Share
Francisco Alvarez-Cuadrado, Ngo Van Long et Markus Poschke
2013s-44 CS Modeling Multivariate Data Revisions
Jan P. A. M. Jacobs, Samad Sarferaz, Simon van Norden et Jan-Egbert Sturm
2013s-41 CS Identifying Banking Crises Using Money Market Pressure: New Evidence For A Large Set of Countries
Zhongbo Jing , Jakob de Haan , Jan P. A. M. Jacobs et Haizhen Yang
2013s-39 CS Exchange rates and commodity prices: measuring causality at multiple horizons
Hui Jun Zhang , Jean-Marie Dufour et John Galbraith
2013s-40 CS Finite-sample resampling-based combined hypothesis tests, with applications to serial correlation and predictability
Jean-Marie Dufour, Lynda Khalaf et Marcel Voia
2013s-35 CS De Finetti Meets Ellsberg
Larry G. Epstein et Kyoungwon Seo
2013s-25 CS Nowcasting GDP: Electronic Payments, Data Vintages and the Timing of Data Releases
John Galbraith et Greg Tkacz
2013s-19 CS Forecasting financial volatility with combined QML and LAD-ARCH estimators of the GARCH model
John Galbraith et Liam Cheung
2013s-20 CS Regularized LIML for many instruments
Guy Tchuente et Marine Carrasco
2013s-21 CS Efficient estimation with many weak instruments using regularization techniques
Guy Tchuente et Marine Carrasco
2013s-22 CS Efficient estimation using the Characteristic Function
Marine Carrasco et Rachidi Kotchoni
2013s-23 CS Trend-Cycle Decomposition: Implications from an Exact Structural Identification
Mardi Dungey, Jan P. A. M. Jacobs, Jing Jian et Simon van Norden
2013s-14 CS Disentangling Continuous Volatility from Jumps in Long-Run Risk-Return Relationships
Éric Jacquier et Cédric Okou
2013s-11 CS Dynamic Effects of Credit Shocks in a Data-Rich Environment
Jean Boivin, Marc P. Giannoni et Dalibor Stevanovic
2013s-09 CS CAPM, Components of Beta and the Cross Section of Expected Returns
Tolga Cenesizoglu et Jonathan J. Reeves
2013s-06 CS The Market for Reinsurance
M. Martin Boyer et Théodora Dupont-Courtade
2013s-07 CS Underwriting Apophenia and Cryptids: Are Cycles Statistical Figments of our Imagination?
M. Martin Boyer
2013s-01 CS A Model-Free Measure of Aggregate Idiosyncratic Volatility and the Prediction of Market Returns
René Garcia, Daniel Mantilla-Garcia et Lionel Martellini
2013s-03 CS The Influence of Country- and Firm-Level Governance on Financial Reporting Quality: Revisiting the Evidence
Pierre Bonetti, Antonio Parbonetti et Michel Magnan
2012s-34 CS Testing for Common GARCH Factors
Prosper Dovonon et Éric Renault
2012s-29 CS Ambiguous Volatility and Asset Pricing in Continuous Time
Larry G. Epstein et Shaolin Ji
2012s-30 CS Insurer Information, Insiders and Initial Public Offering
M. Martin Boyer
2012s-17 CS Local Utility and Multivariate Risk Aversion
Arthur Charpentier, Alfred Galichon et Marc Henry
2012s-18 CS Ambiguïté, identification partielle et politique environnementale
Alfred Galichon et Marc Henry
2012s-12 CS Bootstrapping factor-augmented regression models
Sílvia Gonçalves et Benoit Perron
2012s-08 CS If we can simulate it, we can insure it: An application to longevity risk management
M. Martin Boyer et Lars Peter Stentoft
2012s-05 CS The Value of Multivariate Model Sophistication: An Application to pricing Dow Jones Industrial Average Options
Jeroen Rombouts, Lars Peter Stentoft et Francesco Violente
2012s-04 CS Optimum Commodity Taxation with a Non-Renewable Resource
Julien Daubanes et Pierre Lasserre
2012s-06 CS Sharp Bounds in the Binary Roy Model
Marc Henry et Ismael Mourifié
2012s-02 CS Optimal Tariffs on Exhaustible Resources : The Case of Quantity Setting
Kenji Fujiwara et Ngo Van Long
2011s-78 CS An Industrial Organization Theory of Risk Sharing
M. Martin Boyer et Charles M. Nyce
2011s-68 CS Capital-Labor Substitution, Structural Change and Growth
Francisco Alvarez-Cuadrado et Ngo Van Long
2011s-70 CS Analyzing Economic Effects of Extreme Events using Debit and Payments System Data
John Galbraith et Greg Tkacz
2011s-72 CS Marginal Likelihood for Markov-Switching and Change-Point Garch Models
Luc Bauwens, Arnaud Dufays et Jeroen Rombouts
2011s-63 CS Why didn't the Global Financial Crisis hit Latin America?
Tjeerd M. Boonman, Jan P. A. M. Jacobs et Gerard H. Kuper
2011s-61 CS Set Coverage and Robust Policy
Marc Henry et Alexei Onatski
2011s-57 CS Partially Dimension-Reduced Regressions with Potentially Infinite-Dimensional Processes
John Galbraith et Victoria Zinde-Walsh
2011s-58 CS Incitatifs fiscaux dédiés aux anges investisseurs : une analyse critique des programmes instaurés dans le monde
Cécile Carpentier et Jean-Marc Suret
2011s-56 CS Fair Value Accounting: Information or Confusion for Financial Markets?
Andrea Menini, Michel Magnan et Antonio Parbonetti
2011s-49 CS Euclidean Revealed Preferences: Testing the Spatial Voting Model
Marc Henry et Ismael Mourifié
2011s-48 CS Alleviating Coordination Problems and Regulatory Constraints through Financial Risk Management
Marcel Boyer, M. Martin Boyer et René Garcia
2011s-40 CS A Simple Model of Foreign Brand Penetration with Multi-Product Firms: Non-Monotone Responses to Trade Liberalization
Toru Kikuchi et Ngo Van Long
2011s-41 CS Strategic Separation from Suppliers of Vital Complementary Inputs: A Dynamic Markovian Approach
Ngo Van Long et Didier Laussel
2011s-43 CS Measuring Longevity Risk for a Canadian Pension Fund
M. Martin Boyer, Joanna Mejza et Lars Peter Stentoft
2011s-21 CS Identification-robust estimation and testing of the zero-beta CAPM
Marie-Claude Beaulieu, Jean-Marie Dufour et Lynda Khalaf
2011s-16 CS Past Market Variance and Asset Prices
Federico M. Bandi et Benoit Perron
2011s-17 CS Beyond Panel Unit Root Tests: Using Multiple Testing to Determine the Non Stationarity Properties of Individual Series in a Panel
Hyungsik Roger Moon et Benoit Perron
2011s-29 CS Adaptive Realized Kernels
Marine Carrasco et Rachidi Kotchoni
2011s-22 CS An Identification-Robust Test for Time-Varying Parameters in the Dynamics of Energy Prices
Marie-Claude Beaulieu, Jean-Marie Dufour, Lynda Khalaf et Maral Kichian
2011s-23 CS Semiparametric Innovation-Based Tests of Orthogonality and Causality Between Two Infinite-Order Cointegrated Ceries with Application to Canada/US Monetary Interactions
Chafik Bouhaddioui et Jean-Marie Dufour
2011s-24 CS Robust Sign-Based and Hodges-Lehmann Estimators in Linear Median Regressions with Heterogenous Serially Dependent Errors
Elise Coudin et Jean-Marie Dufour
2011s-25 CS Asymptotic Distributions for Some Quasi-Efficient Estimators in Echelon VARMA Models
Jean-Marie Dufour et Tarek Jouini
2011s-27 CS Measuring High-Frequency Causality Between Returns, Realized Volatility and Implied Volatility
Jean-Marie Dufour, René Garcia et Abderrahim Taamouti
2011s-13 CS A Comparison of Forecasting Procedures For Macroeconomic Series: The Contribution of Structural Break Models
Luc Bauwens, Gary Koop, Dimitris Korobilis et Jeroen Rombouts
2011s-06 CS A test of singularity for distribution functions
Victoria Zinde-Walsh et John Galbraith
2011s-05 CS Optimum Commodity Taxation with a Non-Renewable Resource
Julien Daubanes et Pierre Lasserre
2011s-14 CS Dynamic Price Dependence of Canadian and International Art Markets: An Empirical Analysis
Douglas James Hodgson et Aylin Seckin
2011s-15 CS Age-Price Profiles for Canadian Painters at Auction
Douglas James Hodgson
2010s-46 CS Lessons From the Latest Data on U.S. Productivity
Jan P. A. M. Jacobs et Simon van Norden
2010s-38 CS Option Pricing with Asymmetric Heteroskedastic Normal Mixture Models
Jeroen Rombouts et Lars Peter Stentoft
2010s-41 CS Les femmes au sein des conseils d'administration : Un bilan des connaissances
Sylvie St-Onge et Michel Magnan
2010s-30 CS Current Trends in the Analysis of Canadian Productivity Growth
Simon van Norden
2010s-23 CS Multivariate Option Pricing With Time Varying Volatility and Correlations
Jeroen Rombouts et Lars Peter Stentoft
2010s-25 CS The Impact of Cigarette Tax Reduction on Consumption Behavior: Short-and Long-Term Empirical Evidence From Canada
Jean-François Ouellet, Mariachiara Restuccia, Alexandre Tellier et Caroline Lacroix
2010s-10 CS The Financial Crisis: One Year Later
Robert Amzallag
2010s-12 CS La crise financière : un an plus tard
Robert Amzallag
2009s-45 CS On Loss Functions and Ranking Forecasting Performances of Multivariate Volatility Models
Sébastien Laurent, Jeroen Rombouts et Francesco Violente
2009s-41 CS Dimension Reduction and Model Averaging for Estimation of Artists' Age-Valuation Profiles
John Galbraith et Douglas James Hodgson
2009s-42 CS When You've Seen One Financial Crisis…
Simon van Norden
2009s-32 CS Option Valuation with Conditional Heteroskedasticity and Non-Normality
Peter Christoffersen, Redouane Elkamhi, Bruno Feunou et Kris Jacobs
2009s-33 CS Option-Implied Measures of Equity Risk
Bo-Young Chang, Peter Christoffersen, Kris Jacobs et Gregory Vainberg
2009s-34 CS Exploring Time-Varying Jump Intensities: Evidence from S&P500 Returns and Options
Peter Christoffersen, Kris Jacobs et Chayawat Ornthanalai
2009s-35 CS Protecting Directors and Officers from Liability Arising from Aggressive Earnings Management
M. Martin Boyer et Amandine Hanon
2009s-36 CS Calibration and Resolution Diagnostics for Bank of England Density Forecasts
John Galbraith et Simon van Norden
2009s-28 CS A Nonparametric Copula Based Test for Conditional Independence with Applications to Granger Causality
Taoufik Bouezmarni, Jeroen Rombouts et Abderrahim Taamouti
2009s-17 CS Nonlinearity and Temporal Dependence
Xiaohong Chen, Lars P. Hansen et Marine Carrasco
2009s-18 CS Detecting Mean Reversion in Real Exchange Rates from a Multiple Regime STAR Model
Frédérique Bec, Mélika Ben Salem et Marine Carrasco
2009s-19 CS Bayesian Option Pricing Using Mixed Normal Heteroskedasticity Models
Jeroen Rombouts et Lars Peter Stentoft
2009s-20 CS Risk Aversion, Intertemporal Substitution, and the Term Structure of Interest Rates
René Garcia et Richard Luger
2009s-21 CS Dependence Structure and Extreme Comovements in International Equity and Bond Markets
René Garcia et Georges Tsafack
2009s-22 CS The Robustness of Economic Activity to Destructive Events
John Galbraith
2009s-23 CS A Note on Monitoring Daily Economic Activity Via Electronic Transaction Data
John Galbraith et Greg Tkacz
2009s-24 CS Forecasting Expected Shortfall with a Generalized Asymmetric Student-t Distribution
Dongming Zhu et John Galbraith
2009s-25 CS Comptabilisation à la juste valeur et crise financière : rôle indicatif ou contributif?
Michel Magnan
2009s-26 CS Predicting Systematic Risk: Implications from Growth Options
Éric Jacquier, Sheridan Titman et Atakan Yalçin
2009s-27 CS Fair Value Accounting and the Financial Crisis: Messenger or Contributor?
Michel Magnan
2009s-06 CS The Value of Capital Market Regulation: IPOs versus Reverse Mergers
Cécile Carpentier, Douglas Cumming et Jean-Marc Suret
2009s-13 CS A Generalized Asymmetric Student-t Distribution with Application to Financial Econometrics
Dongming Zhu et John Galbraith
2009s-14 CS A Test for the Presence of Central Bank Intervention in the Foreign Exchange Market With an Application to the Bank of Canada
Douglas James Hodgson
2007s-28 CS The Survival and Success of Canadian Penny Stock IPOs
Cécile Carpentier et Jean-Marc Suret
2008s-30 CS A Real Option Approach to the Protection of a Habitat Dependent Endangered Species
Skander Ben Abdallah et Pierre Lasserre
2008s-28 CS The Calibration of Probabilistic Economic Forecasts
John Galbraith et Simon van Norden
2008s-29 CS La performance économique du Québec : constats et défis (IV)
Marcel Boyer
2008s-27 CS Relative Consumption and Resource Extraction
Francisco Alvarez-Cuadrado et Ngo Van Long
2008s-25 CS Régulation et mode de gestion : une étude économétrique sur les prix et la performance dans le secteur de l'eau potable
Marcel Boyer et Serge Garcia
2008s-19 CS Forest Management: are Double or Mixed Rotations Desirable?
Olfa Khazri et Pierre Lasserre
2008s-13 CS Claims-Made and Reported Policies and Insurer Profitability in Medical Malpractice
Patricia Born et M. Martin Boyer
2008s-14 CS Risk Retention Groups in Medical Malpractice Insurance: A Test of the Federal Chartering Option
Patricia Born et M. Martin Boyer
2008s-12 CS Stock Exchange Markets for New Ventures
Cécile Carpentier, Jean-François L'Her et Jean-Marc Suret
2008s-08 CS The Efficient Use of Multiple Sources of a Nonrenewable Resource Under Supply Cost Uncertainty
Gérard Gaudet et Pierre Lasserre
2007s-12 CS La performance économique du Québec : constats et défis (III)
Marcel Boyer
2007s-09 CS The Dynamics of Industry Investments
Marcel Boyer, Pierre Lasserre et Michel Moreaux
2007s-04 CS Sharing Liability Between Banks and Firms: The Case of Industrial Safety Risk
Marcel Boyer et Donatella Porrini
2006s-07 CS Exchange Rates and Order Flow in the Long Run
M. Martin Boyer et Simon van Norden
2005s-38 CS The Value of Real and Financial Risk Management
Marcel Boyer, M. Martin Boyer et René Garcia
2005s-37 CS Évaluation de projets : la valeur actualisée nette optimisée (VAN-O)
Marcel Boyer et Éric Gravel
2005s-30 CS Inflation Dynamics and the New Keynesian Phillips Curve: an Identification Robust Econometric Analysis
Jean-Marie Dufour, Lynda Khalaf et Maral Kichian
2005s-26 CS Finite-Sample Simulation-Based Inference in VAR Models with Applications to Order Selection and Causality Testing
Jean-Marie Dufour et Tarek Jouini
2005s-07 CS An Empirical Analysis of U.S. Aggregate Portfolio Allocations
Michel Normandin et Pascal St-Amour
2005s-02 CS Monte Carlo tests with nuisance parameters: a general approach to finite-sample inference and non-standard asymptotics
Jean-Marie Dufour
2005s-03 CS Exact Multivariate Tests of Asset Pricing Models with Stable Asymmetric Distributions
Marie-Claude Beaulieu, Jean-Marie Dufour et Lynda Khalaf
2005s-04 CS Distribution-Free Bounds for Serial Correlation Coefficients in Heteroskedastic Symmetric Time Series
Jean-Marie Dufour, Abdeljelil Farhat et Marc Hallin
2005s-05 CS Tests multiples simulés et tests de normalité basés sur plusieurs moments dans les modèles de régression
Jean-Marie Dufour, Abdeljelil Farhat et Lynda Khalaf
2005s-06 CS Asymptotic distribution of a simple linear estimator for VARMA models in echelon form
Jean-Marie Dufour et Tarek Jouini
2004s-62 CS Common and Fundamental Factors in Stock Returns of Canadian Oil and Gas Companies
M. Martin Boyer et Didier Filion
2004s-55 CS The Determinants of Credit Default Swap Premia
Jan Ericsson, Kris Jacobs et Rodolfo A. Oviedo
2004s-56 CS Option Valuation with Long-run and Short-run Volatility Components
Peter Christoffersen, Kris Jacobs et Yintian Wang
2004s-54 CS Market Incompleteness and the Equity Premium Puzzle: Evidence from State-Level Data
Kris Jacobs, Stephane Pallage et Michel A. Robe
2004s-37 CS Conditionally Heteroskedastic Factor Models: Identification and Instrumental Variables Estimation
Catherine Doz et Éric Renault
2004s-20 CS The MIDAS Touch: Mixed Data Sampling Regression Models
Eric Ghysels, Pedro Santa-Clara et Rossen Valkanov
2004s-21 CS Approximating the Probability Distribution of Functions of Random Variables: A New Approach
Anders Eriksson, Lars Forsberg et Eric Ghysels
2004s-22 CS Do Shareholders' Preferences Affect their Funds' Management? Evidence from the Cross Section of Shareholders and Funds
Susan E. K. Christoffersen, Christopher C. Geczy, David K. Musto et Adam V. Reed
2004s-23 CS How and Why do Investors Trade Votes, and What Does it Mean?
Susan E. K. Christoffersen, Christopher C. Geczy, David K. Musto et Adam V. Reed
2004s-19 CS Predicting Volatility: Getting the Most out of Return Data Sampled at Different Frequencies
Eric Ghysels, Pedro Santa-Clara et Rossen Valkanov
2004s-24 CS There is a Risk-Return Tradeoff After All
Eric Ghysels, Pedro Santa-Clara et Rossen Valkanov
2004s-25 CS The Impact of Sampling Frequency and Volatility Estimators on Change-Point Tests
Elena Andreou et Eric Ghysels
2004s-26 CS Monitoring for Disruptions in Financial Markets
Elena Andreou et Eric Ghysels
2004s-27 CS Spectral Dimensionality Reduction
Yoshua Bengio, Olivier Delalleau, Nicolas Le Roux, Jean-François Paiement, Pascal Vincent et Marie Ouimet
2004s-28 CS Learning from Partial Labels with Minimum Entropy
Yves Grandvalet et Yoshua Bengio
2004s-29 CS Locally Weighted Full Covariance Gaussian Density Estimation
Yoshua Bengio et Pascal Vincent
2004s-30 CS Manifold Parzen Windows
Yoshua Bengio et Pascal Vincent
2004s-31 CS Estimation de densité conditionnelle lorsque l'hypothèse de normalité est insatisfaisante
Julie Carreau et Yoshua Bengio
2004s-32 CS Efficient Non-Parametric Function Induction in Semi-Supervised Learning
Yoshua Bengio, Olivier Delalleau et Nicolas Le Roux
2004s-33 CS Is the Demand for Corporate Insurance a Habit? Evidence of Organizational Inertia from Directors' and Officers' Insurance
M. Martin Boyer
2004s-18 CS On the Efficient Use of the Informational Content of Estimating Equations: Implied Probabilities and Euclidean Empirical Likelihood
Hélène Bonnal et Éric Renault
2004s-15 CS Estimation Risk in Financial Risk Management
Peter Christoffersen et Sílvia Gonçalves
2004s-16 CS The Informational Content of Over-the-Counter Currency Options
Peter Christoffersen et Stefano Mazzotta
2004s-11 CS Ratchet vs Blasé Investors and Asset Markets
Pascal St-Amour
2004s-06 CS A Generalized Portmanteau Test for Independence of Two Infinite Order Vector Autoregressive Series
Chafik Bouhaddioui et Roch Roy
2004s-04 CS The Econometrics of Option Pricing
René Garcia, Eric Ghysels et Éric Renault
2003s-70 CS Merging Automobile Insurance Regulatory Bodies: The Case of Atlantic Canada
M. Martin Boyer et Jörg Schiller
2003s-64 CS Directors' and Officers' Insurance and Shareholders' Protection
M. Martin Boyer
2003s-57 CS Testing Optimal Punishment Mechanisms Under Price Regulation: the Case of the Retail Market for Gasoline
Robert Gagné, Simon van Norden et Bruno Versaevel
2003s-61 CS Short Run and Long Run Causality in Time Series: Inference
Jean-Marie Dufour, Denis Pelletier et Éric Renault
2003s-50 CS Option Valuation with Conditional Skewness
Peter Christoffersen, Steve Heston et Kris Jacobs
2003s-51 CS Modeling the Dynamics of Credit Spreads with Stochastic Volatility
Kris Jacobs et Xiaofei Li
2003s-52 CS The Importance of the Loss Function in Option Valuation
Peter Christoffersen et Kris Jacobs
2003s-42 CS Is the Demand for Corporate Insurance a Habit? Evidence from Directors' and Officers' Insurance
M. Martin Boyer
2003s-49 CS Identification, Weak Instruments and Statistical Inference in Econometrics
Jean-Marie Dufour
2003s-54 CS Méthodes d'inférence exactes pour un modèle de régression avec erreurs AR(2) gaussiennes
Jean-Marie Dufour et Malika Neifar
2003s-41 CS On the Distribution of the Residual Cross-Correlations between Two Uncorrelated Infinite Order Vector Autoregressive Series
Chafik Bouhaddioui et Roch Roy
2003s-38 CS News Arrival, Jump Dynamics and Volatility Components for Individual Stock Returns
John M. Maheu et Thomas H. McCurdy
2003s-19 CS Spectral Clustering and Kernel PCA are Learning Eigenfunctions
Yoshua Bengio, Pascal Vincent et Jean-François Paiement
2003s-20 CS Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières
Nicolas Chapados et Yoshua Bengio
2003s-21 CS SAFIR: A Simple API for Financial Information Requests
Nicolas Chapados
2003s-22 CS No unbiased Estimator of the Variance of K-Fold Cross-Validation
Yoshua Bengio et Yves Grandvalet
2003s-23 CS Stochastic Gradient Descent on a Portfolio Management Training Criterion Using the IPA Gradient Estimator
Christian Dorion et Yoshua Bengio
2003s-24 CS Metric-Based Model Selection For Time-Series Forecasting
Yoshua Bengio et Nicolas Chapados
2003s-26 CS There is a Risk-Return Tradeoff After All
Eric Ghysels, Pedro Santa-Clara et Rossen Valkanov
2003s-27 CS On Portfolio Choice, Liquidity, and Short Selling: A Nonparametric Investigation
Eric Ghysels et João Pereira
2003s-28 CS Asymptotic and Bootstrap Inference for AR(Infinite) Processes with Conditional Heteroskedasticity
Sílvia Gonçalves et Lutz Kilian
2003s-39 CS Projection-Based Statistical Inference in Linear Structural Models with Possibly Weak Instruments
Jean-Marie Dufour et Mohamed Taamouti
2003s-09 CS Asset Returns and State-Dependent Risk Preferences
Stephen Gordon et Pascal St-Amour
2003s-11 CS Asymptotic Properties of Monte Carlo Estimators of Diffusion Processes
Jérôme B. Detemple, René Garcia et Marcel Rindisbacher
2003s-08 CS Iterative and Recursive Estimation in Structural Non-Adaptive Models
Sergio Pastorello, Valentin Patilea et Éric Renault
2003s-16 CS Do IPOs Underperform in the Long-Run? New Evidence from the Canadian Stock Market
Maher Kooli, Jean-François L'Her et Jean-Marc Suret
2003s-17 CS Bootstrapping Autoregressions with Conditional Heteroskedasticity of Unknown Form
Sílvia Gonçalves et Lutz Kilian
2003s-12 CS Disentangling Risk Aversion and Intertemporal Substitution Through a Reference Level
René Garcia, Éric Renault et Andrei Semenov
2003s-13 CS Size Matters: The Impact of Capital Market Liberalization on Individual Firms
Peter Christoffersen, Hyunchul Chung et Vihang Errunza
2003s-34 CS Finite-Sample Diagnostics for Multivariate Regressions with Applications to Linear Asset Pricing Models
Jean-Marie Dufour, Lynda Khalaf et Marie-Claude Beaulieu
2003s-33 CS Exact skewness-kurtosis tests for multivariate normality and goodness-of-fit in multivariate regressions with application to asset pricing models
Jean-Marie Dufour, Lynda Khalaf et Marie-Claude Beaulieu
2003s-06 CS Company Flexibility, the Value of Management and Managerial Compensation
Peter Christoffersen et Andrey Pavlov
2003s-05 CS Backtesting Value-at-Risk: A Duration-Based Approach
Peter Christoffersen et Denis Pelletier
2003s-01 CS The Reliability of Inflation Forecasts Based on Output Gap Estimates in Real Time
Athanasios Orphanides et Simon van Norden
2003s-02 CS Efficient Estimation of Jump Diffusions and General Dynamic Models with a Continuum of Moment Conditions
Eric Ghysels, Jean-Pierre Florens, Mikhail Chernov et Marine Carrasco
2002s-90 CS Analytic Evaluation of Volatility Forecasts
Torben G. Andersen, Tim Bollerslev et Nour Meddahi
2002s-91 CS Correcting the Errors: A Note on Volatility Forecast Evaluation Based on High-Frequency Data and Realized Volatilities
Torben G. Andersen, Tim Bollerslev et Nour Meddahi
2002s-92 CS ARMA Representation of Two-Factor Models
Nour Meddahi
2002s-93 CS ARMA Representation of Integrated and Realized Variances
Nour Meddahi
2002s-85 CS Testing Mean-Variance Efficiency in CAPM with Possibly Non-Gaussian Errors: an Exact Simulation-Based Approach
Marie-Claude Beaulieu, Jean-Marie Dufour et Lynda Khalaf
2002s-88 CS Semi-Parametric Weak Instrument Regressions with an Application to the Risk-Return Trade-off
Benoit Perron
2002s-78 CS Banks as Insurance Referral Agents? The Convergence of Financial Services: Evidence from the Title Insurance Industry
M. Martin Boyer et Charles M. Nyce
2002s-72 CS The Demand for Directors' and Officers' Insurance in Canada
M. Martin Boyer et Mathieu Delvaux-Derome
2002s-63 CS Testing Normality: A GMM Approach
Christian Bontemps et Nour Meddahi
2002s-57 CS Inter- vs Intra-generational Production Teams: A Young Worker's Perspective
Michèle Breton, Pascal St-Amour et Désiré Vencatachellum
2002s-58 CS Alternative Models for Stock Price Dynamics
Mikhail Chernov, A. Ronald Gallant, Eric Ghysels et George Tauchen
2002s-59 CS Tests for Breaks in the Conditional Co-movements of Asset Returns
Elena Andreou et Eric Ghysels
2002s-62 CS Circuit Breakers and the Tail Index of Equity Returns
John Galbraith et Serguei Zernov
2002s-48 CS Experiments on the Application of IOHMMs to Model Financial Returns Series
Yoshua Bengio, Réjean Ducharme et Vincent-Philippe Lauzon
2002s-49 CS Cost Functions and Model Combination for VaR-based Asset Allocation using Neural Networks
Yoshua Bengio et Nicolas Chapados
2002s-53 CS Multi-Task Learning For Option Pricing
Yoshua Bengio et Joumana Ghosn
2002s-52 CS Input Decay: Simple and Effective Soft Variable Selection
Yoshua Bengio et Nicolas Chapados
2002s-44 CS Régularisation du prix des options : Stacking
Olivier Bardou et Yoshua Bengio
2002s-45 CS Étude du biais dans le prix des options
Yoshua Bengio et Charles Dugas
2002s-46 CS Incorporating Second-Order Functional Knowledge for Better Option Pricing
François Bélisle, Yoshua Bengio, Charles Dugas, René Garcia et Claude Nadeau
2002s-47 CS Valorisation d'options par optimisation du Sharpe Ratio
Olivier Bardou, Yoshua Bengio, Nicolas Chapados et Réjean Ducharme
2002s-50 CS Forecasting Non-Stationary Volatility with Hyper-Parameters
Yoshua Bengio et Charles Dugas
2002s-51 CS On Out-of-Sample Statistics for Time-Series
Yoshua Bengio, François Gingras et Claude Nadeau
2002s-41 CS Maximum Likelihood and the Bootstrap for Nonlinear Dynamic Models
Sílvia Gonçalves et Halbert White
2002s-33 CS Which Volatility Model for Option Valuation?
Peter Christoffersen et Kris Jacobs
2002s-21 CS Information Content of Volatility Forecasts at Medium-term Horizons
John Galbraith et Turgut Kisinbay
2002s-11 CS Idiosyncratic Consumption Risk and the Cross-Section of Asset Returns
Kris Jacobs et Kevin Q. Wang
2002s-02 CS Financial Asset Returns, Market Timing, and Volatility Dynamics
Peter Christoffersen et Francis X. Diebold
2002s-03 CS Macro Surprises And Short-Term Behaviour In Bond Futures
Eugene Durenard et David Veredas
2002s-08 CS The Rate of Risk Aversion May Be Lower Than You Think
Kris Jacobs
2001s-69 CS Dynamic Prevention in Short Term Insurance Contracts
M. Martin Boyer et Karine Gobert
2001s-71 CS A Theoretical Comparison Between Integrated and Realized Volatilities
Nour Meddahi
2001s-57 CS The Unreliability of Output Gap Estimates in Real Time
Athanasios Orphanides et Simon van Norden
2001s-61 CS Conditional Quantiles of Volatility in Equity Index and Foreign Exchange Data
John Galbraith, Serguei Zernov et Victoria Zinde-Walsh
2001s-62 CS Derivatives Do Affect Mutual Funds Returns : How and When?
Charles Cao, Eric Ghysels et Frank Hatheway
2001s-64 CS Real Options, Preemption, and the Dynamics of Industry Investments
Marcel Boyer, Pierre Lasserre, Thomas Mariotti et Michel Moreaux
2001s-65 CS Detecting Mutiple Breaks in Financial Market Volatility Dynamics
Elena Andreou et Eric Ghysels
2001s-56 CS Exact Nonparametric Two-Sample Homogeneity Tests for Possibly Discrete Distributions
Jean-Marie Dufour et Abdeljelil Farhat
2001s-70 CS An Eigenfunction Approach for Volatility Modeling
Nour Meddahi
2001s-50 CS The Underpricing of Initial Public Offerings: Further Canadian Evidence
Maher Kooli et Jean-Marc Suret
2001s-51 CS Capital Structure and Risk Management
Karine Gobert
2001s-52 CS The Aftermarket Performance of Initial Public Offerings in Canada
Maher Kooli et Jean-Marc Suret
2001s-54 CS Testing for Structural Change in the Presence of Auxiliary Models
Eric Ghysels et Alain Guay
2001s-44 CS Let's Get "Real"" about Using Economic Data"
Peter Christoffersen, Eric Ghysels et Norman R. Swanson
2001s-45 CS The Importance of the Loss Function in Option Pricing
Peter Christoffersen et Kris Jacobs
2001s-46 CS Forecasting Some Low-Predictability Time Series Using Diffusion Indices
Marc Brisson, Bryan Campbell et John Galbraith
2001s-42 CS Nonlinear Features of Realized FX Volatility
John M. Maheu et Thomas H. McCurdy
2001s-40 CS Logiques et tests d'hypothèses : réflexions sur les problèmes mal posés en économétrie
Jean-Marie Dufour
2001s-25 CS Simulation-Based Finite-Sample Tests for Heteroskedasticity and ARCH Effects
Jean-Thomas Bernard, Jean-Marie Dufour, Ian Genest et Lynda Khalaf
2001s-19 CS The Bootstrap of the Mean for Dependent Heterogeneous Arrays
Sílvia Gonçalves et Halbert White
2001s-22 CS Short and Long Memory in Equilibrium Interest Rate Dynamics
Jin-Chuan Duan et Kris Jacobs
2001s-06 CS Risque de modèle de volatilité
Ali Alami et Éric Renault
2001s-11 CS Autoregression-Based Estimators for ARFIMA Models
John Galbraith et Victoria Zinde-Walsh
2001s-12 CS Estimating Nonseparable Preference Specifications for Asset Market Participants
Kris Jacobs
2001s-15 CS Properties of Estimates of Daily GARCH Parameters Basaed on Intra-Day Observations
John Galbraith et Victoria Zinde-Walsh
2001s-01 CS Asymmetric Smiles, Leverage Effects and Structural Parameters
René Garcia, Richard Luger et Éric Renault
2001s-02 CS Empirical Assessment of an Intertemporal Option Pricing Model with Latent Variables (Note : Nouvelle version Février 2002)
René Garcia, Richard Luger et Éric Renault
2001s-03 CS Testing and Comparing Value-at-Risk Measures
Peter Christoffersen, Jinyong Hahn et Atsushi Inoue
2000s-44 CS Étude du Modèle d'Évaluation par Arbitrage sur le marché des actions suisses
Thierry Vessereau
2000s-45 CS Aspects non linéaires du marché des actions françaises
Thierry Vessereau
2000s-46 CS Factor Analysis and Independent Component Analysis in Presence of High Idiosyncratic Risks
Thierry Vessereau
2000s-47 CS Économétrie, théorie des tests et philosophie des sciences
Jean-Marie Dufour
2000s-22 CS Temporal Aggregation of Volatility Models
Nour Meddahi et Éric Renault
2000s-15 CS Simulation Based Finite and Large Sample Tests in Multivariate Regressions
Jean-Marie Dufour et Lynda Khalaf
2000s-16 CS Exact Tests for Contemporaneous Correlation of Disturbances in Seemingly Unrelated Regressions
Jean-Marie Dufour et Lynda Khalaf
2000s-17 CS Markovian Processes, Two-Sided Autoregressions and Finite-Sample Inference for Stationary and Nonstationary Autoregressive Processes
Jean-Marie Dufour et Olivier Torrès
2000s-18 CS Confidence Regions for Calibrated Parameters in Computable General Equilibrium Models
Jean-Marie Dufour et Abdelkhalek Touhami
2000s-19 CS Rolling-Sample Volatility Estimators: Some New Theoretical, Simulation and Empirical Results
Elena Andreou et Eric Ghysels
2000s-13 CS Finite Sample Inference Methods for Simultaneous Equations and Models with Unobserved and Generated Regressors
Jean-Marie Dufour et Joanna Jasiak
2000s-11 CS The Asian Financial Crisis: The Role of Derivative Securities Trading and Foreign Investors
Eric Ghysels et Junghoon Seon
2000s-05 CS A Monte-Carlo Method for Optimal Portfolios
Jérôme B. Detemple, René Garcia et Marcel Rindisbacher
99s-43 CS The Valuation of Volatility Options
Jérôme B. Detemple et Carlton Osakwe
99s-45 CS American Options: Symmetry Properties
Jérôme B. Detemple
99s-47 CS Latent Variable Models for Stochastic Discount Factors
René Garcia et Éric Renault
99s-48 CS A New Class of Stochastic Volatility Models with Jumps: Theory and Estimation
Mikhail Chernov, A. Ronald Gallant, Eric Ghysels et George Tauchen
99s-35 CS Testing the Option Value Theory of Irreversible Investment
Tarek M. Harchaoui et Pierre Lasserre
99s-25 CS Inference for the Generalization Error
Yoshua Bengio et Claude Nadeau
99s-26 CS Stochastic Volatility: Univariate and Multivariate Extensions
Éric Jacquier, Nicholas G. Polson et Peter E. Rossi
99s-15 CS Pricing Discretely Monitored Barrier Options by a Markov Chain
Jin-Chuan Duan, Evan Dudley, Geneviève Gauthier et Jean-Guy Simonato
99s-17 CS Content Horizons for Forecasts of Economic Time Series
John Galbraith
99s-08 CS Non-Traded Asset Valuation with Portfolio Constraints: A Binomial Approach
Jérôme B. Detemple et Suresh Sundaresan
99s-09 CS Stratégies de financement des entreprises françaises : Une analyse empirique
Cécile Carpentier et Jean-Marc Suret
99s-10 CS Le coût du capital des entreprises à base de connaissance au Canada
Cécile Carpentier, Jean-François L'Her et Jean-Marc Suret
99s-04 CS Emerging Markets and Trading Costs
Mouna Cherkaoui et Eric Ghysels
99s-05 CS Seasonal Nonstationarity and Near-Nonstationarity
Eric Ghysels, Denise R. Osborn et Paulo M. M. Rodrigues
98s-35 CS Pricing and Hedging Derivative Securities with Neural Networks and a Homogeneity Hint
René Garcia et Ramazan Gençay
98s-40 CS Monetary Policy Rules with Model and Data Uncertainty
Myles Callan, Eric Ghysels et Norman R. Swanson
98s-41 CS Dynamic Equilibrium with Liquidity Constraints
Jérôme B. Detemple et Angel Serrat
98s-19 CS Structural Change Tests for Simulated Method of Moments
Eric Ghysels et Alain Guay
98s-20 CS Inférence fondée sur les statistiques des rendements de long terme
Cosme Vodounou
98s-21 CS Using a Financial Training Criterion Rather than a Prediction Criterion
Yoshua Bengio
98s-22 CS What Data Should Be Used to Price Options?
Mikhail Chernov et Eric Ghysels
98s-14 CS Why Is the Bid Price Greater than the Ask? Price Discovery during the Nasdaq Pre-Opening
Charles Cao, Eric Ghysels et Frank Hatheway
98s-02 CS Risk Aversion, Intertemporal Substitution, and Option Pricing
René Garcia et Éric Renault
98s-29 CS Quadratic M-Estimators for ARCH-Type Processes
Nour Meddahi et Éric Renault
97s-39 CS Seasonal Adjustment and Volatility Dynamics
Eric Ghysels, Clive W.J. Granger et Pierre L. Siklos
97s-33 CS A Semi-Parametric Factor Model of Interest Rates and Tests of the Affine Term Structure
Eric Ghysels et Serena Ng
97s-35 CS Seasonal Time Series and Autocorrelation Function Estimation
William R. Bell, Eric Ghysels et Hahn Shik Lee
97s-13 CS A Note on Hedging in ARCH and Stochastic Volatility Option Pricing Models
René Garcia et Éric Renault
97s-15 CS Liberalization, Political Risk and Stock Market Returns in Emerging Markets
Jean-François L'Her et Jean-Marc Suret
97s-16 CS Le régime d'épargne-actions du Québec : Vue d'ensemble et évaluation
Élise Cormier et Jean-Marc Suret
97s-17 CS L'évolution des structures financières des grandes entreprises canadiennes
Jean-François L'Her et Jean-Marc Suret
97s-18 CS Availability and Accuracy of Accounting and Financial Data in Emerging Markets: The Case of Malaysia
Cameron Morrill, Janet Morrill et Jean-Marc Suret
97s-19 CS Nonparametric Methods and Option Pricing
Eric Ghysels, Valentin Patilea, Éric Renault et Olivier Torrès
97s-20 CS Tests of Conditional Asset Pricing Models in the Brazilian Stock Market
Marco Bonomo et René Garcia
97s-11 CS Aggregation, Efficiency and Mutual Fund Separation in Incomplete Markets
Jérôme B. Detemple et Piero Gottardi
97s-12 CS Equilibrium Asset Prices and No-Arbitrage with Portfolio Constraints
Jérôme B. Detemple et Shashidhar Murthy
97s-06 CS GARCH for Irregularly Spaced Data: The ACD-GARCH Model
Eric Ghysels et Joanna Jasiak
96s-34 CS Structural Change and Asset Pricing in Emerging Markets
René Garcia et Eric Ghysels
96s-26 CS American Options with Stochastic Dividends and Volatility: A Nonparametric Investigation
Mark Broadie, Jérôme B. Detemple, Eric Ghysels et Olivier Torrès
96s-24 CS Nonparametric Estimation of American Options Exercise Boundaries and Call Prices
Mark Broadie, Jérôme B. Detemple, Eric Ghysels et Olivier Torrès
96s-18 CS A Semi-Parametric Factor Model for Interest Rates
Eric Ghysels et Serena Ng
96s-19 CS Kernel Autocorrelogram for Time Deformed Processes
Eric Ghysels, Christian Gouriéroux et Joanna Jasiak
96s-20 CS Arbitrage Based Pricing When Volatility Is Stochastic
Peter Bossaert, Eric Ghysels et Christian Gouriéroux
96s-17 CS Recent Advances in Numerical Methods for Pricing Derivative Securities
Mark Broadie et Jérôme B. Detemple
96s-12 CS Model Error in Contingent Claim Models Dynamic Evaluation
Éric Jacquier et Robert Jarrow
96s-16 CS American Options on Dividend-Paying Assets
Mark Broadie et Jérôme B. Detemple
95s-47 CS Asset and Commodity Prices with Multiattribute Durable Goods
Jérôme B. Detemple et Christos I. Giannikos
95s-49 CS Stochastic Volatility
Eric Ghysels, Andrew Harvey et Éric Renault
95s-42 CS Trading Patterns, Time Deformation and Stochastic Volatility in Foreign Exchange Markets
Eric Ghysels, Christian Gouriéroux et Joanna Jasiak
95s-43 CS Empirical Martingale Simulation for Asset Prices
Jin-Chuan Duan et Jean-Guy Simonato
95s-44 CS Estimating and Testing Exponential Affine Term Structure Models by Kalman Filter
Jin-Chuan Duan et Jean-Guy Simonato
95s-39 CS On the Dynamic Specification of International Asset Pricing Models
René Garcia, Eric Ghysels et Maral Kichian
95s-41 CS Testing the Option Value Theory of Irreversible Investment
Tarek M. Harchaoui et Pierre Lasserre
95s-31 CS Stochastic Volatility and Time Deformation: An Application to Trading Volume and Leverage Effects
Eric Ghysels et Joanna Jasiak
95s-32 CS Market Time and Asset Price Movements Theory and Estimation
Eric Ghysels, Christian Gouriéroux et Joanna Jasiak
95s-29 CS Heterogeneous Expectations, Short Sales Regulation and the Risk Return Relationship
Jean-François L'Her et Jean-Marc Suret
95s-22 CS Consensus, dispersion et prix des titres
Jean-François L'Her et Jean-Marc Suret
95s-13 CS Higher Moment Estimators for Linear Regression Models With Errors in the Variables
Denyse L. Dagenais et Marcel Dagenais
95s-16 CS On Stable Factor Structures in the Pricing of Risk
Eric Ghysels
95s-18 CS Models and Priors for Multivariate Stochastic Volatility
Éric Jacquier, Nicholas G. Polson et Peter E. Rossi
95s-19 CS Is Seasonal Adjustment a Linear or Nonlinear Data Filtering Process?
Eric Ghysels, Clive W.J. Granger et Pierre L. Siklos
95s-20 CS Predictive Tests for Structural Change with Unknown Breakpoint
Eric Ghysels, Alain Guay et Alastair Hall
95s-21 CS On Periodic Structures and Testing for Seasonal Unit Roots
Eric Ghysels, Alastair Hall et Hahn Shik Lee
95s-05 CS An Analysis of the Real Interest Rate Under Regime Shifts
René Garcia et Pierre Perron
95s-06 CS Are the Effects of Monetary Policy Asymmetric?
René Garcia et Huntley Schaller
95s-07 CS Asymptotic Null Distribution of the Likelihood Ratio Test in Markov Switching Models
René Garcia
95s-08 CS An Empirical Analysis of the Canadian Budget Process
Bryan Campbell et Eric Ghysels
95s-09 CS Excess Sensitivity and Asymmetries in Consumption: An Empirical Investigation
René Garcia, Serena Ng et Annamaria Lusardi
94s-11 CS Simulation Based Inference in Moving Average Models
Eric Ghysels, Lynda Khalaf et Cosme Vodounou
94s-14 CS Disappointment Aversion as a Solution to the Equity Premium and the Risk-Free Rate Puzzles
Marco Bonomo et René Garcia
94s-03 CS On Periodic Autogressive Conditional Heteroskedasticity
Tim Bollerslev et Eric Ghysels
94s-07 CS American Option Valuation: New Bounds, Approximations, and a Comparison of Existing Methods
Mark Broadie et Jérôme B. Detemple
94s-08 CS The Valuation of American Options on Multiple Assets
Mark Broadie et Jérôme B. Detemple
94s-01 CS American Capped Call Options on Dividend Paying Assets
Mark Broadie et Jérôme B. Detemple
94s-15 CS Bayesian Inference for Periodic Regime-Switching Models
Eric Ghysels, Robert E. McCulloch et Ruey S. Tsay

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