Best-seller international, ce livre est LA référence universitaire et l'outil indispensable des professionnels des salles de marché. C'est l'ouvrage le plus complet sur les actifs dérivés, et il fait un usage raisonné des mathématiques (ce qui est secondaire est soit supprimé soit reporté en annexe ou en ligne et les notations sont simplifiées et particulièrement soignées). Organisé en 36 chapitres, ce manuel peut être utilisé pour un cours d'introduction aux actifs dérivés (1ere moitié du livre) ou pour un cours plus avancé (2nde moitié du livre qui aborde, outre l'étude des dérivés de taux, les dérivés climatiques, d'énergie, d'assurance et de crédit). Il aborde l'usage des futures dans les opérations de couverture, les modèles d'évaluation et les méthodes numériques, les swaps non-standard sur les marchés de gré à gré et leurs méthodes d'évaluation, le risque de crédit (méthodes de mesure et dérivés de crédit), les mesures martingales, la VaR (Value at Risk), les méthodes de simulation historique et l'approche model-building, le modèle LMM (Libor Market Model), les dérivés climatiques, d'assurance et d'énergie. Le livre se distingue par :  Des encadrés (2 à 3 par chapitre) : ils analysent des pratiques ou des cas d'entreprise.  Des exemples et activités : l'appareil pédagogique permet d'appliquer les notions financières et mathématiques à des situations concrètes.  Des compléments en ligne : notes techniques, glossaire, transparents, corrigés des questions complémentaires Cette 11e édition fortement revue propose un nouveau chapitre et de nombreux autres développements (modèle d'équilibre des actifs financiers, modèle de Black-Scholes-Merton, etc).

Options, futures et autres actifs dérivés (11e édition)

Ouvrage de référence internationale, le manuel de John Hull est destiné aux étudiants des universités et des grandes écoles comme aux professionnels. Les 29 chapitres présentent et analysent de manière synthétique et concrète : - les principes, la mesure et les techniques de gestion des risques financiers et opérationnels ; - les fondements et implications de la réglementation des institutions financières en Amérique du Nord et en Europe. L'auteur intègre les dernières réglementations concernant les banques (Bâle III) et les compagnies d'assurance (Solvency II) avec en toile de fond les leçons tirées de la crise ? nancière. La présentation des développements mathématiques est didactique et accompagnée de nombreuses applications pratiques. Un soin particulier a été apporté pour limiter les prérequis, de sorte que les développements restent accessibles au plus grand nombre. Les exemples numériques utilisent des données réelles observées sur les marchés, accessibles en ligne sur le site de l'auteur. Bon nombre d'évaluations d'actifs ? nanciers peuvent être reconstruites grâce à l'utilisation du logiciel "RMFI/derivagem" que l'auteur met à disposition sur son site. Les annexes de ? n d'ouvrage établissent un lien avec ce ? chier Le lecteur peut tester sa compréhension des notions présentées tout au long du manuel. Chaque chapitre se conclut par des exercices, des problèmes et études de cas qui illustrent les thèmes abordés. L'ouvrage en compte 500, dont près de 400 proposés avec leur corrigé En ? n, cette traduction comporte un glossaire français-anglais composé de quelques 600 références. Les principales nouveautés de cette cinquième édition : - un nouveau chapitre sur l'innovation ? nancière et les FinTechs ; - la mise à jour du risque opérationnel pour tenir compte des changements de la réglementation ; - l'évolution de la réglementation concernant les marchés dérivés de gré à gré; - une présentation remaniée de l'évaluation de la VaR et de la notion d'Expected Shortfall.

Gestion des risques et institutions financières

Options, futures et autres actifs derives (5e édition)

Options, futures et autres actifs dérivés - Corrigés des exercices

Le problème avec les taux d'intérêt est que vous ne modélisez pas un seul nombre, vous modélisez une structure à terme entier, c'est donc une sorte de type de problème différent.

Un problème de mesure important concerne le problème des graisses que j'ai mentionné plus tôt. VAR s'intéresse aux résultats extrêmes. Si les queues des distributions de probabilité que nous utilisons sont trop minces, nos mesures VaR sont susceptibles d'être trop faibles.

Nos recherches ont conduit à d'autres choses, comme le fait que les taux de change ne sont pas distribués logormalement.

Dans le domaine des taux d'intérêt, les commerçants utilisent depuis longtemps une version de ce qui est connu comme le modèle de Black pour les options d'obligations européennes; une autre version du même modèle pour les plafonds et les planchers; Et encore une autre version du même modèle pour les options de swap européen.

Notre arbre est en fait un arbre du taux d'intérêt à court terme. La direction moyenne dans laquelle le taux d'intérêt à court terme se déplace dépend du niveau du taux. Lorsque le taux est très élevé, cette direction est à la baisse; Lorsque le taux est très bas, il est à la hausse.

Je ne me suis pas intéressé aux dérivés avant 1982, 1983.

Oui, notre arbre a une forme intéressante. Les branches centrales reflètent la forme de la courbe zéro. Lorsque des parties extrêmes de l'arbre sont atteintes, le motif de ramification change pour s'adapter à la réversion moyenne.

Alan White et moi avons passé les deux ou trois années suivantes à travailler ensemble là-dessus. Nous avons développé ce que l'on appelle un modèle de volatilité stochastique. Il s'agit d'un modèle où la volatilité ainsi que le prix de l'actif sous-jacent évoluent de manière imprévisible.

Je suppose que toute idée simple qui est vraiment bonne se reproduira rapidement.

Notre point de départ essayait alors de trouver un moyen d'incorporer une réversion moyenne dans le modèle Holee.

Le modèle Holee était le modèle de structure du premier terme. Je me souviens avoir lu leur article peu de temps après sa publication et comme il était assez différent de nombreux autres articles que j'avais lus, j'ai dû le lire plusieurs fois. J'ai réalisé que c'était un article vraiment important.

Si chacun de vos pas de temps dure une semaine, vous ne modélisez pas très bien le cours de l'action sur une période d'une semaine, car vous dites qu'il n'y a que deux résultats possibles.

Lorsque les taux d'intérêt sont élevés, vous voulez la direction moyenne dans laquelle les taux d'intérêt se déplacent vers la baisse; Lorsque les taux d'intérêt sont bas, vous voulez que la direction moyenne soit à la hausse.

Nous avons conclu que vous ne pouvez pas compter sur la couverture de Delta seule. Cela semble simpliste de dire cela maintenant, mais à l'époque, c'était le genre de chose que les gens commençaient à peine à réaliser.

Le vrai défi était de modéliser tous les taux d'intérêt simultanément, afin que vous puissiez valoriser quelque chose qui dépendait non seulement du taux d'intérêt à trois mois, mais aussi des autres taux d'intérêt.

En bref, notre conclusion est que la volatilité stochastique ne fait pas une énorme différence en ce qui concerne la tarification si vous obtenez la bonne volatilité moyenne. Cela fait une grande différence en ce qui concerne la couverture.

Je pense que Var est un développement très sain au sein de l'industrie.

Il y a des défis en termes de mesure de la VAR pour ce que l'on appelle des dérivés non linéaires, où des choses comme le gamma et le vega sont des dimensions importantes du risque.

Nous avons commencé à faire des présentations lors de conférences des praticiens en 1986, et depuis lors, toutes nos recherches sur les dérivés ont été stimulées par le contact avec les praticiens.

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