oct. 17, 2018

Soutenane Janet GANOUATI


A cross-efficiency approach to portfolio selection »

 Doctorat en sciences de gestion

Mercredi, 17 Octobre 2018

à partir de 14h30 dans la Salle des Conférences du bâtiment SH2 à la Faculté de Sciences Économiques et Sociales de l’Université de Lille 1.

 

Devant le jury composé de : 

Stéphane VIGEANT (directeur de thèse), Professeur, l’Université de Lille

Hédi ESSID (directeur de thèse), Professeur, Tunis Business School l’Université de Tunis

Kristiaan KERSTENS (président du jury), Directeur de recherche au CNRS, rattaché au Laboratoire Lille Economie & Management (LEM-CNRS (UMR 9221))

Fatma Wyème BEN MRAD DOUAGI (rapporteur), Professeur, Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de Tunis l’Université de Tunis El-Manar

Ignace VAN DE WOESTYNE (rapporteur), Professeur, KU Leuven, Faculty of Economics and Business, Campus Brussels, Belgium

Mohamed Naceur AZAIEZ (suffragant), Professeur, Tunis Business School l’Université de Tunis 

Catégorie : AGENDA
Posté par : admin

 

Le processus de sélection de portefeuille peut être effectué en deux étapes: la première consiste à évaluer les actifs financiers et la deuxième à déterminer la combinaison d’actifs qui permettrai d‘allouer de façon optimale la richesse. La combinaison des actifs financiers retenue à la fin de ce processus se doit de répondre simultanément et de façon optimale aux différents objectifs de l‘investisseur. Le problème de sélection de portefeuille peut être considéré comme un processus de décision multicritère. Dans cette thèse, plusieurs critères ont été analysés et on a tenté de répondre à la question de combien et où investir ?

On a proposé une nouvelle approche multicritère basée sur la méthode d‘enveloppement des données (DEA) et l‘approche de l‘efficacité croisée pour sélectionner un portefeuille d’actifs financier. Afin d’évaluer la performance des actifs financiers, la méthode d’efficacité croisée basée sur DEA considère les critères à minimiser comme inputs tandis que ceux à maximiser comme outputs. La première méthodologie proposée consiste à incorporer la méthode d’efficacité croisée dans un espace Moyenne-Variance-Skewness-Kurtosis (MVSK). Ce modèle a l’avantage de considérer les moments d’ordre supérieur dans le processus de sélection de portefeuille. Le deuxième modèle combine la mesure de l'efficacité croisée par l'enveloppement de données vue comme solution d'un jeu avec la composante risque pour choisir un portefeuille. Finalement, on a proposé d’incorporer la mesure de l'efficacité croisée par l'enveloppement de données vue comme solution d'un jeu dans un modèle d’arbitrage entre profitabilité et efficacité afin de sélectionner un portefeuille. On a appliqué les approches proposées à un échantillon d’entreprises cotées sur la bourse de Paris et on a démontré que les portefeuilles obtenus sont plus performants du point de vue risque et rendement que les portefeuilles de référence, qui sont les indices de marché, et ce pour une période de 6 années s’étalant de 2010 à 2015. Globalement, ces méthodes ont permis la discrimination entre les actifs financiers et de leur donner un classement unique dans un premier temps, ensuite de sélectionner un portefeuille en prenant en considération les préférences du décideur.

Mots clés: sélection du portefeuille, Méthode d’enveloppement des données, efficacité croisée, moments d’ordre supérieur, Théorie de jeu, bourse de Paris, décision multicritère, profitabilité