Estimer les interactions entre tendance et valeur avec un modèle de Chiarella étendu

Résumé

Cette étude utilise un cadre à agents hétérogènes pour examiner comment le suivi de tendance et l’évaluation fondamentale peuvent coexister sur les marchés financiers. Elle étend le modèle de Chiarella avec des traders fondés sur le bruit et une réponse non linéaire de la demande des investisseurs fondamentalistes. Un filtrage bayésien sert à calibrer le modèle sur des séries historiques de prix couvrant plusieurs classes d’actifs, tout en estimant la valeur fondamentale dans le modèle plutôt qu’en s’appuyant sur un modèle d’évaluation externe.

Selon les résultats rapportés, le modèle calibré reproduit des régularités empiriques, notamment une relation non monotone entre les tendances passées et les rendements ultérieurs. Les auteurs constatent également que le suivi de tendance peut faire passer la distribution des erreurs d’évaluation d’un pic à deux, ce qui concorde avec des marchés qui restent surévalués ou sous-évalués pendant de longues périodes. L’extrait ne précise ni les actifs, ni les détails du filtrage, ni l’incertitude des estimations, ni les performances hors échantillon. Les résultats décrivent le comportement d’un modèle ajusté et n’établissent pas que les mécanismes expliquent tous les marchés ou toutes les périodes.

Idées clés

• Le modèle associe suiveurs de tendance, fondamentalistes et traders fondés sur le bruit dans un cadre à agents hétérogènes.
• La valeur fondamentale est estimée dans le cadre de la calibration plutôt que fournie par un modèle d’évaluation externe.
• Un filtrage bayésien est appliqué à des séries de prix à long terme couvrant plusieurs classes d’actifs.
• Le modèle produit une relation non monotone entre les tendances passées et les rendements futurs.
• Dans le modèle, le suivi de tendance peut produire une distribution bimodale des erreurs d’évaluation.

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# Co-existence of Trend and Value in Financial Markets: Estimating an Extended Chiarella Model


# Co-existence of Trend and Value in Financial Markets: Estimating an Extended Chiarella Model









Trend and Value are pervasive anomalies, common to all financial markets. We address the problem of their co-existence and interaction within the framework of Heterogeneous Agent Based Models (HABM). More specifically, we extend the Chiarella (1992) model by adding noise traders and a non-linear demand of fundamentalists. We use Bayesian filtering techniques to calibrate the model on time series of prices across a variety of asset classes since 1800. The fundamental value is an output of the calibration, and does not require the use of an external pricing model. Our extended model reproduces many empirical observations, including the non-monotonic relation between past trends and future returns. The destabilizing activity of trend-followers leads to a qualitative change of mispricing distribution, from unimodal to bimodal, meaning that some markets tend to be over- (or under-) valued for long periods of time.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.