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TD 2 : Fonction d'utilité, aversion pour le risque et dominance
stochastique (2)

Exercice 6 :
Un agent, dont le comportement face au risque peut être représenté
par une fonction d'utilité logarithmique, possède un capital de 20 000
euros qu'il peut placer dans un actif A ou dans un actif B. A chaque actif
correspond un type de risque différent :
( actif A : ( 50 % de chance de gagner 10 euros,
( 50 % de perdre 10 euros;
( actif B : ( 80 % de chance de gagner 1 000 euros,
( 20 % de perdre 10 000 euros;
On a : [pic] où [pic] est la richesse finale et [pic] l'aléa sur l'actif i,
pour i = [A, B].
La mesure de Arrow-Pratt de la prime de risque [pic]est telle que : [pic]
où [pic] est la variance de la variable aléatoire [pic].
On rappelle que la mesure [pic] de Markowitz est telle que : [pic]
a) Calculez et comparez les primes de risque [pic] et [pic] de
l'agent pour l'actif A.
b) Effectuez de même avec l'actif B. Commentez.

Correction :


Actif A.
E(Z) = 0,5*(10) + 0,5*(-10)= 0.
ln(20 000 + 0- [pic]) = 0,5* ln(20 000 - 10) + 0,5* ln(20 000 + 10)
d'où [pic] = 0,0025 (Markowitz)

Maintenant on calcule l'indicateur local à partir de la formule
approximative :
[pic]= 0,5*(10- 0)2 + 0,5*(-10 - 0)2= 102.
AA(W+E(Z)) = 1/20 000.
[pic]= 0,5*102 * 1/20 000 = 0,0025 (Arrow-Pratt)

Actif B.
E(Z) = 0,8*(1000) + 0,2*(-10 000)= -1200.
ln(20 000 -1200- [pic]) = 0,8* ln(20 000 + 1 000) + 0,2* ln(20 000 - 10
000)
d'où [pic] = 695,96 (Markowitz)

Maintenant on calcule l'indicateur local à partir de la formule
approximative :
[pic]= 0,8*(1 000 + 1200)2 + 0,2*(-10 000 +1200)2= 25 120 000.
AA(W+E(Z)) = 1/20 000.
[pic]= 0,5*25 120 000* 1/18 800 = 668,0851 (Arrow-Pratt)
On voit que pour un petit risque (A) l'indicateur local d'Arrow-Pratt est
proche à l'indicateur global. Pour un risque comparable avec la richesse
les indicateurs divergent.

Exercice 8 :
Deux investisseurs, souhaitant placer 10 000 euros chacun, doivent
choisir parmi six fonds d'investissements dont les distributions des
rendements passés sont indiquées dans le tableau page suivante.
a) Ordonnez les six fonds en fonction du critère « espérance-
variance ».
b) Comparez le précédent ordre avec celui issu des critères de
dominance stochastique.
c) Le premier investisseur est averse au risque. Quel sera son choix
?
d) Si vous n'aviez aucun renseignement sur l'aversion pour le risque
du second investisseur, quel serait votre conseil de placement pour celui-
ci ?
| |Probabilité que le rendement (en % annuel), soit égal à : |
|Fonds|- 2 |
|Fonds |
|A |
|A |0 |0 |0 |0 |
|A |6,20% |1,16619 |3 |2 |
|B |6,00% |5,18073 |6 |4 |
|C |6,00% |1,42829 |5 |3 |
|D |6,20% |5,32541 |1 |6 |
|E |6,20% |0,97980 |1 |1 |
|F |6,10% |5,18652 |4 |5 |



















a, b)
| |A |B |C |D |E |F |Critère |


A | |> |> |> |< |> |MV | | | |- |> |- |- |- |DS1 | | | |> |> |> |< |>
|DS2 | |B |< | |< |- |< |- |MV | | |- | |- |- |- |- |DS1 | | |< | |< |-
|< |- |DS2 | |C |< |> | |- |< |- |MV | | |< |- | |- |- |- |DS1 | | |< |>
| |- |< |- |DS2 | |D |< |- |- | |< |- |MV | | |- |- |- | |- |> |DS1 | |
|> |- |- | |< |> |DS2 | |E |> |> |> |> | |> |MV | | |- |- |- |- | |-
|DS1 | | |< |> |> |> | |> |DS2 | |F |< |- |- |- |< | |MV | | |- |- |- |<
|- | |DS1 | | |> |- |- |< |< | |DS2 | |
c) E;
d) E
TD 3 : Critère moyenne-variance en situation d'incertitude (1)

Exercice 13 :
Soit la matrice de variances-covariances [pic] de trois actifs notés 1, 2
et 3;
a) Calculez la variance d'un portefeuille « équipondéré », c'est-à-dire où
les trois actifs ont le même poids.
b) Calculez la covariance du rendement d'un portefeuille composé de 10%
d'actif 1, de 80% d'actif 2 et de 10% d'actif 3, avec celui d'un second
portefeuille composé de 125% d'actif 1, -10% d'actif 2 et -15% d'actif 3.

Correction
a)
Rappelons que l'écriture matricielle de la variance est la suivante :
V = X' W X
où V = variance, X = le vecteur des poids (des différents actifs dans le
portefeuille), X' = le vecteur transposé de X et W = la matrice variance-
covariance.
« produit à gauche » :
[pic][pic]« produit à droite » :
[pic]soit donc :
[pic]
Pour en revenir à l'exercice lui-même:
Ainsi, si l'on considère un portefeuille où les poids (i.e. les
pondérations) des différents actifs sont égaux et compte tenu de la matrice
variance-covariance de l'énoncé, on obtient la variance V suivante :
[pic]
On applique la règle du calcul matricielle ligne par colonne :
[pic]
[pic]
[pic]

TD 4 : critère moyenne-variance en situation d'incertitude (2)
Eléments de correction
Exercice 14 :
Moyenne et Variance de X par exemple :
E(X) = ? pi.Xi
V(X) = ? pi.[Xi-E(X)]²
Covariance entre X et Y :
Cov(X,Y) = = ? pi.[Xi-E(X)].[Yi - E(Y)]
Moyenne et variance d'un portefeuille (à faire pour chaque portefeuille)
Moyenne = a.E(X)+(1-a).E(Y) où a est la part de X dans le portefeuille
Variance = a²?²x+2a(1-a).cov(X,Y)+(1-a)² ?²y
La composition du portefeuille de variance minimale (qui apporte donc un
risque minimum) s'obtient en minimisant la variance du portefeuille soit en
égalisant sa dérivée à zéro :
V(Rp) = a² ?²x + (1-a)² ?²y + 2a.(1-a).cov(X,Y)
Covariance entre les rendements de deux portefeuilles :
Cov(A,B) = Cov(aX+(1-a)Y, (1-a)X+aY) =
a Cov(X, (1-a)X+aY) + (1-a) Cov(Y, (1-a)X + aY) = ...

Exercice 15 :
Espérance de rendement :
E(R1) = ? pi.Ri
V(R1) = ? pi.[Ri-E(R)]²
De même pour le titre 2.

Exercice 16 :
Calculer les rendements espérés et les variance de X puis de Y (Y vient en
déduction de X étant donné la corrélation entre les deux)

Poser alors V(P) = 0 où V(P) est la variance du portefeuille recherché.
V(P) = Var (a.X + (1-a)Y)
V(P) = Var (a.X + (1-a).(6+0.2X))...à développer