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Madame Cécile KHAROUBI - Maître de conférence HDR - ESCP, directeur de thèse
Monsieur Daniel GOYEAU - Professeur des Universités (université de Poitiers), rapporteur
Monsieur Frantz MAUER - Maître de conférences HDR - université de Bordeaux, rapporteur
Monsieur Christophe BOUCHER - Professeur des Universités (université Paris 10)
Le but de cette thèse est de construire un modèle de détection des changements de phase - passages de marché haussier à baissier et vice versa - du marché des actions américaines cotées, en utilisant un nombre relativement important de variables à la fois fondamentales (macroéconomiques et microéconomiques) et issues de l'analyse technique.
Le modèle statistique retenu est la régression logistique statique, avec un retard pour les variables explicatives allant de zéro à trois mois. Les huit variables les plus significatives parmi vingt candidates ont été sélectionnées à partir des données mensuelles du S&P500 sur la période 1963-2003.
Le modèle obtenu a été testé sur 2004-2013 et sa performance a été supérieure à celles de la stratégie Buy & Hold et d'un modèle univarié utilisant la variable ayant le plus fort pouvoir de détection - ce dernier modèle ayant fait l'objet d'une étude dans la littérature.
Il a également été montré que des variables non encore considérées dans la littérature - la moyenne mobile sur les six derniers mois des créations nettes d'emplois non-agricoles, la base monétaire et le Composite Leading Indicator de l'OCDE - ont un pouvoir de détection significatif pour notre problématique.
D'autre part, la variable binaire indiquant la position du S&P500 par rapport à sa moyenne mobile des dix derniers mois - variable de type analyse technique - a un pouvoir prédictif beaucoup plus élevé que les variables fondamentales étudiées. Enfin, les deux autres variables les plus statistiquement significatives sont macroéconomiques : l'écart entre les taux à dix ans des T-bonds et à trois mois des T-bills et la moyenne mobile des créations d'emplois non-agricoles.