Évaluation des actifs fondée sur l’information et flux d’information de marché

Résumé

Cet article passe en revue une approche de l’évaluation des actifs dans laquelle un actif est défini par ses flux de trésorerie et les participants au marché disposent d’informations incomplètes sur ces paiements futurs. Des facteurs de marché indépendants déterminent les flux de trésorerie, tandis que des processus d’information combinent des signaux relatifs à ces facteurs avec le bruit de marché. Les prix découlent des espérances neutres au risque des flux de trésorerie actualisés, conditionnées par les informations disponibles sur le marché. Lorsque le bruit est modélisé par des ponts browniens, le cadre produit des formules explicites pour les prix des actifs ainsi que des prix et sensibilités d’options semi-analytiques.

L’article décrit également l’utilisation des prix des options pour inférer les paramètres régissant les flux d’information et déduit la dynamique de la volatilité stochastique et des corrélations à partir d’hypothèses sur les flux de trésorerie, plutôt que de les imposer directement. Il examine ensuite l’asymétrie d’information, un modèle de traders informés pouvant soutenir l’analyse de l’arbitrage statistique et la formation des prix entre agents hétérogènes. L’extrait est une vue d’ensemble et ne rapporte ni tests empiriques ni performances de trading. Ses conclusions dépendent des hypothèses relatives aux processus d’information, et les résultats analytiques annoncés peuvent ne pas s’appliquer directement à des contextes caractérisés par d’autres structures de bruit ou d’information.

Idées clés

• Les prix des actifs sont les espérances neutres au risque des flux de trésorerie actualisés, conditionnées par l’information du marché.
• Les processus d’information combinent les signaux sur les facteurs des flux de trésorerie avec le bruit de marché.
• Le bruit modélisé par un pont brownien peut produire des prix explicites et des valeurs et sensibilités d’options semi-analytiques.
• Les données sur les options peuvent servir à inférer les paramètres régissant les flux d’information.
• Le cadre déduit la dynamique de volatilité et de corrélation à partir d’hypothèses sur les flux de trésorerie et examine le trading informé.

Étiquettes

# Modelling Information Flows in Financial Markets


# Modelling Information Flows in Financial Markets









This paper presents an overview of information-based asset pricing. In this approach, an asset is defined by its cash-flow structure. The market is assumed to have access to "partial" information about future cash flows. Each cash flow is determined by a collection of independent market factors called X-factors. The market filtration is generated by a set of information processes, each of which carries information about one of the X-factors, and eventually reveals the X-factor. Each information process has two terms, one of which contains a "signal" about the associated X-factor, and the other of which represents "market noise". The price of an asset is given by the expectation of the discounted cash flows in the risk-neutral measure, conditional on the information provided by the market. When the market noise is modelled by a Brownian bridge one is able to construct explicit formulae for asset prices, as well as semi-analytic expressions for the prices and greeks of options and derivatives. In particular, option price data can be used to determine the information flow-rate parameters implicit in the definitions of the information processes. One consequence of the modelling framework is a specific scheme of stochastic volatility and correlation processes. Instead of imposing a volatility and correlation model upon the dynamics of a set of assets, one is able to deduce the dynamics of the volatilities and correlations of the asset price movements from more primitive assumptions involving the associated cash flows. The paper concludes with an examination of situations involving asymmetric information. We present a simple model for informed traders and show how this can be used as a basis for so-called statistical arbitrage. Finally, we consider the problem of price formation in a heterogeneous market with multiple agents.

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