Financial Modelling Under Non-Gaussian Distributions

Les praticiens et les chercheurs qui ont manipulé des données de marchés financiers savent que les rendements des actifs ne se comportent pas selon la courbe en cloche associée à la distribution gaussienne ou normale. En effet, l'utilisation de modèles gaussiens lorsque les distributions des rendements des actifs ne sont pas normales pourrait conduire à un mauvais choix de portefeuille, à une sous-estimation des pertes extrêmes ou à une mauvaise évaluation des produits dérivés. Par conséquent, les modèles non gaussiens et ceux basés sur des processus avec sauts gagnent en popularité parmi les praticiens des marchés financiers. Les distributions non gaussiennes sont le thème central de ce livre, qui aborde les causes et les conséquences de la non-normalité et de la dépendance temporelle tant dans les rendements des actifs que dans les prix des options. L'un des principaux objectifs est de combler le fossé entre les développements théoriques et les mises en œuvre pratiques de ce que de nombreux utilisateurs et chercheurs perçoivent comme des modèles sophistiqués.