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Exploration du potentiel d’une stratégie financière active basée sur la prédiction de surprises de revenus

(2024)

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L’investissement actif est un type d’investissement fréquemment utilisé en bourse dans le but de battre l’indice et de réaliser de meilleurs profits. Ainsi, de nombreux analystes s’attèlent à fournir des prédictions des valeurs des actions. Cette tâche est compliquée, mais on peut tenter de prédire des valeurs fondamentales telles que les revenus. Certaines études antérieures ont ouvert la possibilité de prédire les surprises sur les fondamentaux des entreprises plutôt que directement les prix ou les valeurs fondamentales en elles-mêmes. Les surprises de revenus sont l’écart entre le revenu publié par les entreprises en fin de trimestre et ce qui avait été prédit a priori par les analystes. Le présent mémoire explore la performance d’une stratégie financière active basée sur les prédictions des surprises de revenus et permet de mettre en avant les conséquences des erreurs de prédictions. Ainsi ce travail va tenter d’en faire la démonstration et cela, notamment à l’aide d’une étude quantitative sur base des données Bloomberg de 63 entreprises appartenant au S5INFT, le secteur Information Technology (IT) du S&P 500. Ont été analysées d’une part la qualité des prédictions de surprises de revenus et, d’autre part, la profitabilité de la stratégie active basée sur celles-ci, et ce, au travers de deux hypothèses. Nos résultats ont validés les deux hypothèses, montrant notamment une meilleure profitabilité de la stratégie financière active par rapport à celle basée sur l’indice de référence. En résumé, le présent mémoire suggère que la qualité d'un algorithme de prédiction de surprises de revenus impacte la profitabilité d'une stratégie financière active dérivée de ces prédictions de manière positive. Cela signifie que lorsque la qualité des prédictions de surprises diminue, la profitabilité de la stratégie diminue également.