Computational methods in dynamic asset allocation

Généralement, les modèles d'allocation d'actifs sont sujets aux limitations imposées par les méthodes classiques d'optimisation. Dans cette thèse, notre démarche contourne cette contrainte en faisant bon usage de la disponibilité de puissance de calcul, que l'on peut, de nos jours, qualifier de presque ‘infinie' et que nous mettons à l'œuvre dans des heuristiques d'optimisation numériques. Ainsi, il est possible de résoudre des problèmes d'optimisation qui découlent de spécifications de modèles d'allocation plus réalistes. Les applications empiriques portent sur: i) des portefeuilles Omega optimaux ; ii) la réplication d'un indice de hedge funds avec des instruments liquides ; iii) construction d'un portefeuille de devises via une stratégie d'allocation d'actifs et iv) une analyse de l'effet des options sur la performance des portefeuilles d'actions