Modèle d'évaluation des actifs financiersLe modèle d'évaluation des actifs financiers (MEDAF, ou en anglais Capital asset pricing model) est un modèle financier qui fournit une estimation du taux de rentabilité attendu par le marché pour un actif financier en fonction de son risque systématique. Le MEDAF ou capital asset pricing model explique la réalisation de l'équilibre du marché par l'offre et la demande pour chaque titre. Il permet de déterminer la rentabilité d'un actif risqué par son risque systématique. MEDAF est une traduction approximative de la version anglophone.
Évaluation financièreL'évaluation financière est l'estimation de la valeur (c'est-à-dire du prix potentiel): des actifs et engagements financiers (actions, obligations, options, contrats d'épargne) et des entreprises évaluation d'entreprise) Tout placement financier étant fait dans une optique future, les principaux paramètres d’estimation de la valeur du placement sont les gains que l'on attend et les risques que l'on perçoit. finance, actif financier, évaluation du prix d'une action, évaluation d'option, évaluation financière
Modèle d'évaluation par arbitrageLe modèle d'évaluation par arbitrage ou MEA (en anglais, arbitrage pricing theory ou APT) est un modèle financier d'évaluation des actifs d'un portefeuille qui s'appuie sur l'observation des anomalies du MEDAF et considère les variables propres aux firmes susceptibles d'améliorer davantage le pouvoir prédictif du modèle d'évaluation. Pour lutter contre l'instabilité des bétas du MEDAF, le modèle MEA introduit des facteurs macroéconomiques et spécifiques.
Analyse factorielleL'analyse factorielle est un terme qui désigne aujourd'hui plusieurs méthodes d'analyses de grands tableaux rectangulaires de données, visant à déterminer et à hiérarchiser des facteurs corrélés aux données placées en colonnes. Au sens anglo-saxon du terme, l'analyse factorielle (factor analysis) désigne une méthode de la famille de la statistique multivariée, utilisée pour décrire un ensemble de variables observées, au moyen de variables latentes (non observées).
Fundamental theorem of asset pricingThe fundamental theorems of asset pricing (also: of arbitrage, of finance), in both financial economics and mathematical finance, provide necessary and sufficient conditions for a market to be arbitrage-free, and for a market to be complete. An arbitrage opportunity is a way of making money with no initial investment without any possibility of loss. Though arbitrage opportunities do exist briefly in real life, it has been said that any sensible market model must avoid this type of profit.
Action dépréciéeUne action dépréciée ou "action de valeur" (traduction approximative de l'anglais "value stock") est une action dont le cours est bas par rapport aux critères boursiers habituels (PER, rendement de l'action...). La dépréciation du titre traduit généralement une évolution des cours inférieure à celle de l'indice boursier, souvent imputable à une évolution médiocre, voire défavorable des résultats (bénéfice par action notamment) de la société, amplifiée au niveau du comportement boursier par un simple désintérêt ou une franche aversion des investisseurs s'étant focalisés sur d'autres types d'actions plus en vogue.
Modèle d'évaluation des actifs basé sur la consommationLe modèle d'évaluation des actifs basé sur la consommation (CAPM de consommation ou CCAPM) décrit les décisions simultanées de consommation et de choix de portefeuille en situation d'incertitude. Dans un cadre de choix intertemporel, les actifs financiers servent à lisser la consommation dans le temps. La fonction d'utilité du consommateur représentatif à la période t est: où u est l'utilité instantanée, la consommation à la période et est le taux subjectif de préférence pour le temps ( est le taux d'escompte subjectif).
Rational pricingRational pricing is the assumption in financial economics that asset prices – and hence asset pricing models – will reflect the arbitrage-free price of the asset as any deviation from this price will be "arbitraged away". This assumption is useful in pricing fixed income securities, particularly bonds, and is fundamental to the pricing of derivative instruments. Arbitrage is the practice of taking advantage of a state of imbalance between two (or possibly more) markets. Where this mismatch can be exploited (i.
Linear least squaresLinear least squares (LLS) is the least squares approximation of linear functions to data. It is a set of formulations for solving statistical problems involved in linear regression, including variants for ordinary (unweighted), weighted, and generalized (correlated) residuals. Numerical methods for linear least squares include inverting the matrix of the normal equations and orthogonal decomposition methods. The three main linear least squares formulations are: Ordinary least squares (OLS) is the most common estimator.
Décomposition en valeurs singulièresEn mathématiques, le procédé d'algèbre linéaire de décomposition en valeurs singulières (ou SVD, de l'anglais singular value decomposition) d'une matrice est un outil important de factorisation des matrices rectangulaires réelles ou complexes. Ses applications s'étendent du traitement du signal aux statistiques, en passant par la météorologie. Le théorème spectral énonce qu'une matrice normale peut être diagonalisée par une base orthonormée de vecteurs propres.
Quality investingQuality investing is an investment strategy based on a set of clearly defined fundamental criteria that seeks to identify companies with outstanding quality characteristics. The quality assessment is made based on soft (e.g. management credibility) and hard criteria (e.g. balance sheet stability). Quality investing supports best overall rather than best-in-class approach. The idea for quality investing originated in the bond and real estate investing, where both the quality and price of potential investments are determined by ratings and expert attestations.
Variable latenteIn statistics, latent variables (from Latin: present participle of lateo, “lie hidden”) are variables that can only be inferred indirectly through a mathematical model from other observable variables that can be directly observed or measured. Such latent variable models are used in many disciplines, including political science, demography, engineering, medicine, ecology, physics, machine learning/artificial intelligence, bioinformatics, chemometrics, natural language processing, management, psychology and the social sciences.
Confirmatory factor analysisIn statistics, confirmatory factor analysis (CFA) is a special form of factor analysis, most commonly used in social science research. It is used to test whether measures of a construct are consistent with a researcher's understanding of the nature of that construct (or factor). As such, the objective of confirmatory factor analysis is to test whether the data fit a hypothesized measurement model. This hypothesized model is based on theory and/or previous analytic research.
Méthode des moindres carrésLa méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du , permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données. Ce modèle peut prendre diverses formes. Il peut s’agir de lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l’impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l’information » dans le processus de mesure.
Décomposition QREn algèbre linéaire, la décomposition QR (appelée aussi, factorisation QR ou décomposition QU) d'une matrice A est une décomposition de la forme où Q est une matrice orthogonale (QQ=I), et R une matrice triangulaire supérieure. Ce type de décomposition est souvent utilisé pour le calcul de solutions de systèmes linéaires non carrés, notamment pour déterminer la pseudo-inverse d'une matrice. En effet, les systèmes linéaires AX = Y peuvent alors s'écrire : QRX = Y ou RX = QY.
Maximum de vraisemblanceEn statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.
Méthode des moments généraliséeEn statistique et en économétrie, la méthode des moments généralisée (en anglais generalized method of moments ou GMM) est une méthode générique pour estimer les paramètres d'un modèle statistique qui s'appuie sur un certain nombre de conditions sur les moments d'un modèle. Habituellement, cette méthode est utilisée dans un contexte de modèle semi-paramétrique, où le paramètre étudié est de dimension finie, alors que la forme complète de la fonction de distribution des données peut ne pas être connue (de ce fait, l'estimation par maximum de vraisemblance n'est pas applicable).
Singular valueIn mathematics, in particular functional analysis, the singular values, or s-numbers of a compact operator acting between Hilbert spaces and , are the square roots of the (necessarily non-negative) eigenvalues of the self-adjoint operator (where denotes the adjoint of ). The singular values are non-negative real numbers, usually listed in decreasing order (σ1(T), σ2(T), ...). The largest singular value σ1(T) is equal to the operator norm of T (see Min-max theorem).
Théorie de l'estimationEn statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.
Anomalie de marchéUne anomalie de marché est un concept de la théorie néoclassique, désignant des situations où les conditions de marché ne correspondraient pas au cas théorique d'une concurrence parfaite, notamment d'une rationalité parfaite. Le résultat en serait que le prix observé ne serait pas un prix d'équilibre permettant d'atteindre un équilibre général. La notion est voisine, mais différente de celle de défaillances du marché, qui concerne plutôt l'allocation défectueuse des ressources économiques.
