Atelier Gender & Finance pour les Winning Girls

 

Expérimentations de finance comportementale pour l’atelier Gender & Finance pour les Winning Girls

Prof François Longin Atelier Winning Girls

Prof. François Longin et Prof. Estefania Santacreu-Vasut de l’ESSEC organisent un atelier Gender & Finance pour les participantes du programme Winning Girls le vendredi 15 juin 2018 au K-Lab de l’ESSEC Business School.

Winning Girls Project

L’Association Winning Girls créée par Laurence Moncourrier a pour objectif de donner les clés du leadership aux adolescentes pour développer leur présence aux postes clés dans les institutions (entreprises, administrations, etc.). Ce programme permet à des jeunes lycéennes de bénéficier d’un accompagnement pour devenir, demain, les futures leaders.

L’Association propose aux jeunes femmes un parcours formateur articulé autour de trois types de modules : l’enjeu de l’égalité professionnelle, des mises en situation en ateliers sur une posture de leader et des rencontres avec des femmes inspirantes.

Comme l’explique Laurence Moncourrier, fondatrice de l’Association Winning Girls : « Munies des codes d’exercice du leadership, ces jeunes adolescentes mûriront en femmes assurées dans leur vie personnelle et professionnelle. »

Projet Gender & Finance

Le projet Gender & Finance a pour mission : Unblinding gender in finance from the classroom to the trading floor.

Ce projet a un triple objectif : recherche, pédagogie et sociétal.

En termes de recherche, l’objectif est de comprendre le comportement des individus en termes de décisions financières et de voir si le comportement varie selon les hommes et les femmes. Les expérimentations de finance comportementale sont réalisées avec la plateforme de simulation SimTrade.

Prof. Estefania Santacreu-Vasut de l’ESSEC
présentant l’outil de simulation SimTrade à l’équipe Winning Girls
Professeur Santacreu-Vasut ESSEC
Publié dans Evénements | Laisser un commentaire

Complexité sur les marchés financiers

 

Complexité sur les marchés financiers

Prof François Longin

Je souhaitais vous faire part de ma dernière publication Complexité sur les marchés financiers publiée dans l’ouvrage collectif Complexité et Organisations édité par Edgar Morin et Laurent Bibard, et publié aux Editions Eyrolles. Cette publication résulte des travaux de recherche menée au sein de la Chaire Edgar Morin de la complexité à l’ESSEC Business School.

Comment appréhender la complexité des marchés financiers ? Cette contribution présente trois méthodes pour approcher la complexité des marchés financiers : l’approche statistique avec la théorie des valeurs extrêmes, l’approche historique fondée l’études des crises passées et l’approche de simulation.

Les approches statistique et historique permettent à leur manière de dégager des faits stylisés qui se répètent au cours des crises. L’approche de la simulation avec la plateforme SimTrade permet de comprendre en profondeur les décisions financières prises par les individus et les mécanismes des marchés financiers.

L’approche statistique avec la théorie des valeurs extrêmes

La théorie des valeurs extrêmes s’intéresse aux valeurs minimales et maximales d’un processus aléatoire comme le prix des actions cotés sur les marchés financiers (les booms et les krachs).

Selon le poids des queues de distribution, on obtient une loi de Weibull (absence de queue), une loi de Gumbel (queue fine) et une loi de Fréchet (queue épaisse). Ces distributions sont représentées ci-dessous.

img_SimTrade_Distribution_valeurs_extremes

De nombreux travaux académiques ont montré que la théorie des valeurs extrêmes appliquée aux marchés financiers donnait une loi de Fréchet (avec des queues épaises impliquant uen porprtion non négligeable de booms et de krachs). Ces résultats empiriques sont très stables que l’on s’intéresse aux actions individuelles, aux indices d’actions, aux taux de change ou d’intérêt, aux prix des matières premières, etc. Ce résultat est en outre stable au cours du temps ainsi que selon la fréquence utilisée pour mesurer les rentabilités (journalière, hebdomadaire, mensuelle).

L’approche historique avec l’étude des crises passées

Dans son ouvrage Manias, Panics and Crashes : A History of Financial Crises , Charles Kindelberger propose une anatomie des crises financières en cinq étapes : changement, boom, euphorie, crise et répulsion.

  • Le changement

L’élément déclencheur de la crise est un changement survenant dans l’environnement, un choc : une innovation technologique, une évolution réglementaire (comme celle qui, dans les années 1920, a permis d’emprunter pour acquérir des actions), un événement politique, etc. Ainsi, la crise de 2007 s’explique par la volonté politique de rendre les Américains propriétaires de leur habitation, associée à une période de taux d’intérêt très faibles et à des innovations financières relatives aux produits structurés de crédit.

  • Le boom

La seconde étape, celle du boom, se circonscrit aux professionnels. Elle se traduit par une hausse des prix et un recours élevé au crédit soit pour financer l’économie, soit pour alimenter la spéculation boursière.

  • L’euphorie

Dans un troisième temps, le phénomène du boom s’étend au grand public, aux investisseurs individuels. La hausse des prix s’accélère de façon exponentielle. Il devient alors difficile de liquider les positions. A cela s’ajoute un discours médiatique d’un optimisme dépassant la réalité, qui alimente la tendance haussière et renforce son caractère exponentiel.

  • La crise

Quand point la crise, les professionnels et les initiés sont les premiers à vendre leurs positions. Puis un événement déclencheur, pouvant être mineur, affecte la confiance et induit un renversement des anticipations. S’ensuit une vague de vente panique par les spéculateurs et les investisseurs individuels, corrélée à une absence totale de liquidité.

  • La répulsion

Une étape de répulsion survient enfin, les médias relayant cette fois un discours négatif et recherchant des coupables (songeons à Bernard Madoff pour la crise de 2007-2008). Pour éviter un effondrement de l’économie, les forces centrales interviennent comme prêteurs en dernier ressort.

Les 5 étapes d’une crise financière

img_SimTrade_Etapes_crise_financiere

L’approche de simulation

Au-delà des approches historique et statistique, j’ai contribué à l’élaboration d’une troisième approche qui, en s’appuyant sur des simulations, se propose d’entrer dans une compréhension profonde des phénomènes financiers. Elle prend forme dans l’outil pédagogique SimTrade.

Avec les simulations, SimTrade permet de vivre en quelques minutes une journée de trading sur les marchés financiers. L’internaute-trader (« le SimTrader ») dispose d’une plateforme de trading pour acheter et vendre des actions, et un modèle mathématico-financier simule de façon réaliste le comportement des autres traders avec lesquels il échange. Les entreprises émettrices d’actions sont également simulées, les événements qu’elles traversent ayant un impact sur les marchés. SimTrade tire son originalité de la simulation complète qu’il propose, recouvrant aussi bien les marchés que les entreprises. Il se distingue en cela des autres outils de simulation, incomplets, où les ordres sont fictifs mais portent sur les actions d’entreprises bien réelles. Dans ces outils, les ordres n’ont d’impact sur les marchés. C’est au contraire le cas avec SimTrade.

SimTrade a été modélisé pour tenir compte de la complexité des marchés financiers, ces derniers étant des lieux de rencontres physiques ou virtuels entre acheteurs et vendeurs. La modélisation de l’activité des traders intègre leurs motivations (un besoin de liquidité, une réactivité à l’information économique ou financière…) et leurs stratégies, ainsi que les caractéristiques des ordres. Ces derniers sont agrégés dans une plateforme de trading. Ainsi les transactions se traduisent-elles par des prix et des volumes.

L’algorithme de simulation (dit de Monte Carlo) qu’utilise SimTrade repose sur une suite de nombres dont le premier terme est appelé la « graine » de la simulation. Or — et cela renvoie explicitement à la pensée de la complexité —, une modification minime de cette « graine » peut entraîner une fluctuation des cours de grande ampleur, tel un battement d’ailes de papillon susceptible de déclencher une tornade à l’autre bout du monde. Autre effet de la complexité, le gain d’un trader peut résulter certes de la pertinence de sa stratégie, mais aussi des interventions d’autres traders ayant eu dans le même temps des impacts sur le marché.

Les simulations SimTrade utilisent à la base un générateur de nombres aléatoires. Ces nombres aléatoires sont par exemple utilisés pour simuler le nombre d’ordres passés par les SimTraders ainsi que les différents paramètres de ces ordres (sens, quantité, type, etc.).

Techniquement, le générateur de nombres aléatoires utilisé repose sur un algorithme linéaire congruentiel :

   Un = a✕Un-1 + b (mod m)

Cette relation de récurrence permet de calculer U1 à partir de U0, puis U2 à partir de U1, … et Un à partir de Un-1.

Le terme initial, U0, n’est pas calculé mais choisi. Ce terme initial est appelé la graine (seed en anglais).

Le paramètre a est un coefficient multiplicatif, le paramètre b est un coefficient additif et le paramètre m est le modulo. Pour rappel, l’opération mod donne le reste de la division euclidienne d’un nombre entier par un autre. Par exemple, 13 mod (5) est égal à 3 car 13 = 2✕5 + 3.

Considérons un générateur de nombres aléatoires congruentiel défini par le jeu de paramètres suivant : a = 10, b = 37, m = 251 et U0 = 17.

   Un = 10✕Un-1 + 37 (mod 251)

Le tableau ci-dessous détaille le calcul des cinq premiers nombres simulés.

img_SimTrade_Tableau_simulations

Les générateurs de nombres aléatoires utilisés en pratique utilisent des nombres plus grands pour a, b et m. Quelques jeux de paramètres courants :

   a = 1664525, b = 1013904223 et m = 232

   a = 31167285, b = 0 et m = 248

Les nombres aléatoires U0, U1, U2, …, Un-1, Un sont compris entre 0 et m-1. Utilisés dans le cadre d’un modèle, ces nombres aléatoires sont ensuite transformés pour être compris entre 0 et 1 (division par m-1) et correspondre ainsi à des nombres aléatoires tirés d’une loi uniforme sur l’intervalle [0, 1].
Exemple

Pour simuler les ordres d’un trader, il faut notamment simuler le sens de cet ordre : achat ou vente. On supposera que l’on souhaite que le trader achète dans 40% des cas et qu’il vende dans 60% des cas. Pour cela, on simule d’abord un nombre entre 0 et m-1 avec le générateur congruentiel. Disons que l’on obtient 37 et que m est égal à 251. Puis, on transforme cet entier en un nombre compris entre 0 et 1. On obtient 0.148 (=37/250). Si ce nombre est inférieur à 0.40, alors on décidera que le sens de l’ordre simulé est l’achat (ce sera bien le cas dans 40% des cas). Si ce nombre est supérieur à 0.40, alors le sens de l’ordre est la vente (ce sera bien le cas dans 60% des cas). Comme 0.148 est inférieure à 0.4, l’ordre simulé sera donc un ordre d’achat.

Illustration de la complexité des marchés

Les figures ci-dessous représentent l’évolution du marché pour la simulation Passer un ordre obtenue en faisant légèrement varier la graine de l’algorithme de simulation : U0 = 122, U0 = 123 et U0 = 124 (un simple battement d’ailes de papillon).

Evolution du marché simulé avec une graine U0 = 122.

Graine_122

Evolution du marché simulé avec une graine U0 = 123.

Graine_122

Evolution du marché simulé avec une graine U0 = 124.

Graine_122

On observe qu’en faisant légèrement varier la graine de l’algorithme de simulation utilisé pour simuler le marché, l’évolution du marché pendant la journée de trading varie fortement. Le cours de bourse et le volume de transaction est très différent d’une simulation à l’autre.

Complexité marchés financiers

 

Publié dans Recherche | Laisser un commentaire

Meilleurs vœux pour cette nouvelle année 2018 !

Meilleurs vœux pour cette nouvelle année 2018 !

A toutes et tous nos utilisateurs, clients, partenaires et collègues, l’équipe SimTrade souhaite une excellente année 2018.

Publié dans Evénements, SimTrade | Laisser un commentaire

Investing on financial markets: a new book

 

Investing on financial markets

Jean-Marie Choffray University LiegeCharles Pahud de Mortgange University Liege

New book for investing financial on markets by Prof. Jean-Marie Choffray and Charles Pahud de Mortanges: « Ever invested. Ever Failed. No matter. Invest again. Invest better »

Sharing thoughts, facts and rules about investing

Welcome to the “desert of the markets”, where businesses are playthings for bigger forces! The goal of this book is to share what we observed on the markets over the last twenty years, and what we believe to have learned as to their behavior. As any scientist would do, we started by reading some of the most respected books in the world of investing; always keeping in mind that many of them generated more money to their authors than the real-life application of the theories, the models and/or the principles for investment that they presented and, sometimes, aggressively promoted.

We carefully noted the idiosyncratic elements of knowledge on which they were organized that truthfully paralleled our own observations and reflections. As a result, the end-product is a set of several hundred “experience-filtered” thoughts, facts and rules whose any subset could provide a reasonable basis on which to build your own theory of investing. Painful and solitary work. But, your survival on the markets is at that price.

Outilne of the book

In its current 2017 edition, Ever invested. Ever Failed. No matter. Invest again. Invest better is organized into seven chapters: The Great Recession of 2008; Businesses, Assets and liabilities; Assessing market response; Financial engineering tricks and traps; Investors, Swindlers and thieves; Rules for asset protection; Investing under non-parametric uncertainty. It concludes with a discussion of A few common myths and some Final thoughts on the art and science of investing. Each chapter comprises a short introduction, followed by an extensive, and unordered, list of thoughts, facts and rules that should help you articulate your information, decision and reward systems.

Investing financial markets: preliminary end

As all writers learn the hard way: one never finishes a book. One abandons it! This is particularly true of Ever invested. Ever Failed. No matter. Invest again. Invest better. Hence, that’s why it should rather be considered as a first step in the right direction, than as a definitive piece of work. Our goal will be reached if, in the years to come, we both enjoy updating it based on our new observations and our readers reactions. At least, while the market provides us with unexpected conditions and opportunities.

Learning by investing

“As university professors and part-time writers, we are used – privileged? – to being politely ignored. Indifference happens to be a protection. Even, a rational response, for those who “don’t know that they don’t know”. And, it’s probably how it should be! Henry Clews once noted that in the field of investing: “People as a rule will not learn either by precept or example. They must go through the rough experience themselves.” We entirely agree… Learning by investing!”

Investing financial markets. Ever invested. Ever failed. No matter. Invest again. Invest better

 

Publié dans Contributeurs | Laisser un commentaire

Achat et vente à découvert

Achat et vente à découvert

Prof François Longin

Avec un compte-titres classique, un profit est réalisé avec l’achat d’actions et la revente de ces mêmes actions à un prix de revente supérieur au prix d’achat. L’investisseur gagne de l’argent suite à la hausse des cours qu’il avait anticipé (ou non !). Mais que peut faire l’investisseur s’il anticipe une baisse des cours ? Pour les actions qu’il détient déjà en portefeuille, il peut vendre ses actions puis les racheter après la baisse. Mais pour des actions qu’il ne détient pas en portefeuille, il n’a pas de solution. De même, si l’investisseur n’a pas (ou n’a plus) de liquidités sur son compte titres (le « cash disponible » que l’on voit sur l’application SimTrade), il ne peut acheter de nouveaux titres.

Comme on le sait depuis longtemps, l’imagination des financiers est sans limite ! Pour pallier les problèmes ci-dessus – absence d’actions en portefeuille pour profiter d’une baisse ou manque de liquidité pour profiter d’une hausse de prix sur des titres, ont été créé par les institutions financières deux mécanismes : l’achat à découvert et la vente à découvert.
Le terme « découvert » provient du fait que l’investisseur vend des titres qu’il ne possède pas pour une vente à découvert, et qu’il achète des titres avec de l’argent qu’il ne possède pas pour un achat à découvert. C’est à l’image du compte bancaire qui est à découvert, vous avez fait des achats de biens et de services alors que vous n’aviez pas l’argent nécessaire sur votre compte courant.

Notons que la vente à découvert est plus connue par son abréviation « VAD » dans le jargon des investisseurs.

Position courte et position longue

Associées à la vente et à l’achat à découvert, on rencontre souvent les expressions « position courte » et « position longue » ou leur traduction anglaise souvent utilisée en français « short position » et « long position ».

Rappelons qu’un investisseur est court sur une action si sa position profite d’une baisse du prix de l’action. Une vente à découvert correspond donc à une position courte.

Rappelons de même qu’un investisseur est long sur une action si sa position profite d’une hausse du prix de l’action. Un achat à découvert correspond donc à une position longue.

Achat et vente à découvert et anticipation de marché

Si l’investisseur anticipe une hausse des cours, il fera un achat à découvert en espérant faire un profit en achetant bas et en revendant haut.

Si, inversement, l’investisseur anticipe une baisse des cours, il fera une vente à découvert en espérant faire un profit en vendant haut puis en rachetant bas.

Notons que les stratégies ci-dessus ne nécessite ni cash disponible pour un achat à découvert, ni titres disponibles pour une vente à découvert. C’est tout l’intérêt de ce type d’opération.

Comment fonctionne l’achat et la vente à découvert en pratique ?

Un compte pour lequel l’achat et la vente à découvert sont autorisés, fonctionne de la façon suivante : à l’ouverture du compte, l’investisseur alimente son compte-titres d’une certaine somme d’argent, disons 10 000 €. Pour cadrer les opérations d’achat et de vente à découvert, l’institution financière définit un effet de levier qui varie généralement de 1 à 5 selon le type de titres financiers traités (actions françaises, actions étrangères, etc.). Avec un effet de levier de 5, l’investisseur peut acheter ou vendre à découvert jusqu’à 50 000 €.

Le portefeuille de l’investisseur sert de garantie au bon dénouement des opérations de règlement différé (rachat suite à une vente à découvert et revente suite à un achat à découvert). La base de calcul prend en compte le cash sur le compte-titres et une partie des actions détenues au comptant (50% par exemple).

Exemple : le SimTrader dispose de 8 000 € de cash et de 500 titres de la société BestPizza valorisés en prix de marché à 5 000 €. La base de calcul pour les opérations à règlement différé est égale à : 8 000 + 0,50·5 000 = 10 500 €. Avec un effet de levier de 2, l’investisseur peut acheter ou vendre des titres à différé pour un montant de 21  000 €. Avec un effet de levier de 5, ce montant est de 52 500 €.

Si l’investisseur achète n actions à découvert au prix P0 à la date 0, la position de la ligne évolue au cours du temps en fonction de l’évolution du prix de l’action. A une date t postérieure, la valeur de la ligne est égale n·(Pt – P0). La valeur de la ligne est donc positive si le prix de l’action a monté (Pt > P0) et négative si le prix de l’action a baissé (Pt < P0). Inversement, si l’investisseur vend n actions à découvert au prix P0 à la date 0, la position de sa ligne compte évolue au cours du temps en fonction de l’évolution du prix de l’action. A une date t postérieure, la valeur de sa ligne est égale n·(P0 - Pt). La valeur de la ligne est donc positive si le prix de l’action a baissé (Pt < P0) et négative si le prix de l’action a monté (Pt > P0).

A tout moment, l’institution financière s’assure que votre moins-value éventuelle sur vos opérations à règlement différé est inférieure à votre couverture égale à la somme de votre cash et d’une proportion de vos titres détenus au comptant. Si ce n’est pas le cas, votre institution financière vous demande de solder une partie de vos positions afin de respecter la règle de couverture. Si votre compte devient négatif, votre institution financière vous demande alors d’alimenter votre compte en cash.

Mécanique de la vente et de l’achat à découvert

Pour un achat à découvert, l’institution financière qui héberge votre compte vous prête l’argent nécessaire à l’achat. Pour une vente à découvert, l’institution financière vous prête les titres nécessaires à la vente.

Remarques pratiques concernant les achats et ventes à découvert

Une société peut interdire que ses titres puissent être venus à découvert. De même, l’autorité de réglementation.

Dans certains véhicules d’investissement comme le Plan d’épargne en actions (PEA) en France, il n’est pas possible de vendre des titres à découvert.

Notons aussi que certains titres ne peuvent pas être vendus à découvert mais peuvent être achetés à découvert (« long only »).

Au niveau national, la liste des valeurs autorisées est disponible auprès de l’autorité de réglementation (l’Autorité des Marchés Financiers ou l’AMF en France).

Risques

Pour une opération d’achat/vente classique ou un achat à découvert, le niveau de risque est identique puisque la variation de la position est égale à n·(Pt – P0) dans les deux cas.

Pour une vente à découvert, la variation de la position est égale à n·(P0 – Pt) soit l’opposé de celle d’un achat à découvert ou d’un achat/vente classique. Ainsi, une baisse de 10% du prix de l’action aura le même impact pour une vente à découvert qu’une hausse de +10% du prix de l’action pour un achat à découvert. On dit souvent que le niveau de risque est identique mais cela supposant implicitement que la distribution de la variation de prix de l’action est symétrique, ce qui n’est pas le cas car le prix peut baisser jusqu’à 0 € mais peut monter (théoriquement) jusqu’à l’infini. Le risque de perte est donc potentiellement plus important pour une baisse que pour une hausse.

Passage d’ordres

Le passage d’un ordre au règlement différé ou au comptant est identique. L’investisseur doit seulement indiquer au moment du passage de l’ordre si le règlement se fait « comptant » ou « différé ». Comme pour un ordre au comptant, il est possible d’utiliser n’importe quel type d’ordre (MAR, LIM, ML, ASD et APD). Il est aussi possible de passer un ordre par « montant » et par « quantité ».

Coût d’un achat ou d’une vente à découvert

Le coût de passage d’ordre au comptant ou différé est le même.

L’institution financière facture aussi le prêt d’argent pour un achat à découvert ou de titres pour une vente à découvert. Actuellement, en France, le taux d’intérêt est de l’ordre de 0,02% par jour, soit 0,6% par mois ou 7,2% par an. A la fin de chaque mois, l’institution financière calcule la commission de règlement différé en appliquant le taux d’intérêt au montant prêté chaque jour durant le mois.

Gestion du risque

Comme toute position, les positions construites avec des achats et des ventes à découvert présente un risque de marché (risque lié à la variation des prix des actifs financiers cotés sur les marché). Du côté des pertes (limitations des pertes), le risque de marchés peut être géré à l’aide des ordres à seuil et à plage de déclenchement (ordres ASD ou APD) encore appelés ordres stop loss. Du côté des gains (prise de gains), le risque de marchés peut être géré à l’aide des ordres à cours limité (ordres LIM) encore appelés ordres take profit.

SimTrade Day Financial markets

 

Publié dans Formations | Laisser un commentaire

Meilleurs vœux pour cette nouvelle année 2017 !

Meilleurs vœux pour cette nouvelle année 2017 !

En 2016, les marchés financiers nous ont appris que la volatilité était une variable permanente de notre environnement. Dans ces conditions, savoir gérer les risques que ce soit à court terme au niveau du trading et à long terme au niveau de l’investissement, devrait toujours être la priorité de tout intervenant sur les marchés.

Les marchés financiers nous ont aussi appris qu’il fallait rester humble. On peut ne pas être d’accord avec la direction du marché mais rappelons nous que « le marché a toujours raison; le marché a toujours raison même quand il a tort… ».

Que SimTrade, avec ses formations et ses simulations de marchés et d’entreprises, vous aide à mieux gérer vos risques dans cette année 2017 qui, sans aucun doute, s’annonce très volatile et passionnante ! On prendra aussi en compte la liquidité des investissements.

Publié dans Evénements | Laisser un commentaire

About the importance of financial education

About the importance of financial education

Prof François Longin

I came across an interesting publication from the OECD about financial education: Adressing women’s needs for financial education.

It states that « both women and men need to be sufficiently financially literate to effectively participate in economic activities and to take appropriate financial decisions for themselves and their families. » This statement is more and more true because in many countries, the management of risks is gradually shifting from the state to indiviudals: health care, unemployement, pensions. Moreover, the path of careers is more and more volatile and chaotic: individuals may be employed by a company, unemployed, self-employed, etc. More than ever, individuals have to manage their life by bearing the burden of long-term financial decision-making. Financial education is especially important as the financial world becomes more complex.

The OECD International Network on Financial Education (INFE) collects institutions from more than 100 countries to develop policy analysis and guidance on key relevant financial education issues. Based on a set of studies, the OECD finds that women have lower financial knowledge than men in a large number of countries and it suggests that this calls for policies addressing gender inequalities both in economic opportunities and in financial literacy as a means to improve women’s financial well-being. Policies based on financial education can help women’s financial well-being and widen their financial opportunities by improving their financial knowledge, attitudes, and skills.

The publication from the OECD Adressing women’s needs for financial education presents case studies of financial literacy programmes in different countries and gives policy guidance.

SimTrade is about financial education: the mission statement of SimTrade is to train individuals to act freely in financial markets. In other words: empower yourself!

Start today to improve your knowledge and skills in finance by following the SimTrade certificate. Attend on-line courses, launch simulations, particiapte to simtrading contest, share your views on user cases.

SimTrade Day Financial markets

 

Publié dans Formations | Laisser un commentaire

SimTrade Day Financial markets ESSEC

SimTrade Day on Financial markets

Prof François Longin

Roméo Tedongap, François Longin et Giovanni Pagliardi will animate a SimTrade Day for the Financial markets course at ESSEC Business School.

Program of the day:

The SimTrade Day Financial markets is composed of courses, simulations, contests and user cases around the theme of financial markets: trading, analyzing information and market making.

  • Discover the SimTrade platform and send order to the market
  • Participate to an experiment in behavioral finance
  • Learn about market making
  • Be the first SimTrader of the simtrading contest Make your market!

The ambition of the SimTrade Day Financial markets is to give you the first tools to act in financial markets: sending orders to the market, defining trading strategies, analyzing information, and managing risk.

Public: students of MSc in Management and MSc in Finance of ESSEC Business School

Date: Wednesday 30th November 2016 (MSc in Management) and Thursday 1st December 2016 (MSc in Finance)

Location: ESSEC Business School Cergy campus

SimTrade Day Financial markets

 

Publié dans Formations, SimTrade Days | Laisser un commentaire

Expérience de finance comportementale sur le genre en finance

 

Expérience de finance comportementale sur le genre en finance

Professeurs François Longin et Estefania Santacreu-Vasut des Départements de finance et d’économie de l’ESSEC vous présentent ci-dessous comment ils ont utilisé SimTrade pour leur recherche de finance comportementale sur le genre en finance.

Projet Gender & finance

Prendre en compte la dimension « genre », que ce soit dans le milieu académique – dans la salle de classe – ou dans le milieu professionnel – dans la salle de marché -, peut créer de la valeur pour la société : tel est le sous-jacent du projet Gender & finance.

Logo_Gender_and_finance_w440_h220

Le mission statement du projet :

“Unblinding gender in finance from the classroom to the trading room.”

Expérience de finance comportementale avec SimTrade

Une des composantes du projet Gender & Finance est d’étudier la dimension « genre » sur les marchés financiers. François Longin et Estefania Santacreu-Vasut ont utilisé SimTrade pour mener une expérience de finance comportementale pour tester l’influence du genre dans les marchés financiers. Au-delà de l’aspect pédagogique, SimTrade est aussi un outil de recherche pour mener des expériences pour mieux comprendre le comportement des individus en termes de décisions financières.

Simulation SunCar

Pour étudier le genre en finance, François Longin et Estefania Santacreu-Vasut ont construit la simulation SunCar. Quelques mots à propos de la société SunCar : la société SunCar conçoit, fabrique et commercialise des véhicules électriques pour une utilisation en ville. L’alimentation de ces véhicules se fait essentiellement par le solaire à l’aide de plaques photovoltaïques posées sur le toit de la voiture ; si besoin, l’alimentation en énergie se fait par des recharges ponctuelles auprès de bornes électriques publiques.

img_SimTrade_Simulation_SunCar_Affiche_scenario_w640_h480

Le Président-Directeur Général et fondateur de la société, Jacques Dallara, est atteint d’une grave maladie et est contraint de quitter ses fonctions opérationnelles dans un avenir proche. La société SunCar devrait bientôt annoncer le nom de la personne qui remplacera Jacques Dallara à la tête du groupe. Deux personnes sont en course pour le poste : Anna Farrell et Henri Villa.

Pour l’expérience, les simulations ont été rendu aléatoires : quand un SimTrader lance la simulation, il peut jouer la simulation où Anna Farrell est nommée Directrice Générale, et la simulation où Henri Villa est nommé Directeur Général (la probabilité de chaque variante étant de 50%).

Mise en œuvre de l’expérience

L’expérience a été menée avec les étudiants de première année du programme Grande Ecole à l’ESSEC au printemps 2016. La participation à l’expérience était présentée comme une opportunité pour découvrir les marchés financiers et pour participer à un projet de recherche académique pour mieux comprendre le processus de décision des individus, particulièrement comment ils réagissent aux nouvelles qui arrivent sur le marché : acheter, vendre ou ne rien faire. L’aspect « genre » de la recherche (ce que l’on appelle « la consigne » en économie expérimentale) n’était pas divulgué aux participants comme c’est le cas en économie expérimentale afin de ne pas biaiser les résultats.

20160606_135609

L’expérience a eu lieu dans le Knowledge Laboratory (K Lab) de l’ESSEC (photo ci-dessus), qui est équipé d’un laboratoire conçu pour réaliser des expériences dans un environnement contrôlé.

Résultats de l’expérience

François Longin et Estefania Santacreu-Vasut ont analysé l’activité de trading des SimTraders suivant la nomination de la personne qui allait remplacer Jaques Dallara à la tête de la société : Anna Farrell ou Henri Villa. Le tableau ci-dessous donne l’activité de trading (achat ou vente) des SimTraders (homme ou femme) et selon la personne nommée (homme ou femme) dans la simulation SunCar.

img_Statistiques_Simulations_SunCar

Qu’observe-t-on ? Quand Anna Farrell – une femme – est nommée, les SimTraders femmes réagissent de manière plus positive alors que les SimTraders hommes réagissent de manière plus négative. Inversement, quand Henri Villa – un homme – est nommé, les SimTraders femmes réagissent de manière plus négative alors que les SimTraders hommes réagissent de manière plus positive.

Des résultats plus détaillés peuvent être trouvés dans l’article :

Longin F. et E. Santacreu-Vasut (2016) “Testing gender stereotypes in financial markets: evidence from experimental simulations” ESSEC working paper.

Ateliers Gender & Finance

Ces résultats ont été présentés et discutés lors des ateliers Gender & Finance dans le cadre de la Semaine de l’Engagement organisée par l’ESSEC en octobre 2016. Ces ateliers ont aussi été l’occasion pour les participants de tester leurs stéréotypes de genre en finance en lançant la simulation SunCar.

img_Atelier_Gender_KLab1

Suites de l’expérience

A la lumière des premiers résultats d’expériences, il semble que les stéréotypes de genre sont bien ancrés dans les mentalités des étudiants. François Longin et Estefania Santacreu-Vasut vont procéder à une deuxième série d’expériences dans lesquelles le genre ne se limite pas au sexe de la personne (homme/femme) mais prend en compte d’autres dimensions comme la disponibilité pour sa carrière. Avec Virginie Descoutures, sociologue associée au Centre d’Innovation et de Recherche en Pédagogie de Paris (CIRPP), François et Estefania ont travaillé sur des simulations dans lequel le profil des candidat·e·s est plus détaillé.

Suivre le projet Gender & Finance sur les réseaux sociaux

img_Linkedin_Estefania_Santacreu_Vasut

img_SimTrade_Facebook_Logo_w60_h60

img_SimTrade_Twitter_Logo_w60_h60

img_Linkedin_Francois_Longin

 
 
 

Publié dans Contributeurs | Laisser un commentaire

Semaine de l’engagement de l’ESSEC : participez à l’atelier Unblinding Gender in Finance !

Semaine de l’engagement de l’ESSEC : participez à l’atelier Unblinding Gender in Finance

La finance, ce n’est pas pour les femmes ? Méfions-nous des stéréotypes de genre et découvrons la finance autrement.

François Longin et Estefania Santacreu-Vasut, professeurs aux départements finance et économie de l’ESSEC, vous invitent à jouer sur les marchés financiers : achetez, vendez, achetez, vendez…. et découvrez la face cachée de vos décisions. Rendez-vous au KLab de l’ESSEC pour jouer à une simulation avec SimTrade, suivie d’un décryptage débat avec des invités du monde de la finance.

Ouvert à toutes et à tous. Aucune connaissance en finance n’est nécessaire.

Evénement gratuit ! Places limitées !

Lieu : KLab de l’ESSEC à Cergy (Design Lab)

Date : vendredi 14 octobre 2016

Horaires : 10h00-12h00 (session en français) ou 14h00-16h00 (session en anglais)

FlecheS’inscrire à l’événement sur Eventbrite

 

Publié dans Evénements | Laisser un commentaire