Articles sur les bornes de variance

15 octobre 2026 • Théorie fondamentale • Équipe analytique

Les bornes de Hansen-Jagannathan : comprendre ce qu'elles mesurent et pourquoi elles importent encore aujourd'hui

Les bornes de Hansen-Jagannathan fixent une contrainte minimale sur la volatilité du facteur d'actualisation stochastique. Comprendre leur dérivation, c'est comprendre pourquoi tant de modèles d'évaluation d'actifs peinent face aux données réelles — et ce que cela implique pour la recherche en finance moderne.

28 octobre 2026 • Analyse quantitative • Équipe analytique

Facteur d'actualisation stochastique et frontière moyenne-variance : une relation que tout modèle doit respecter

Le facteur d'actualisation stochastique et la frontière moyenne-variance des portefeuilles entretiennent une relation profonde et souvent mal comprise. Notre équipe démontre comment cette connexion structure le diagnostic que les bornes de Hansen-Jagannathan imposent à tout modèle d'évaluation d'actifs sérieux.

5 novembre 2026 • Finance empirique • Équipe analytique

L'énigme de la prime de risque actions revisitée à travers les bornes de Hansen-Jagannathan : ce que les données exigent des modèles

L'énigme de la prime de risque actions reste l'un des défis les plus tenaces de la finance moderne. Revisitée à travers le prisme des bornes de Hansen-Jagannathan, elle révèle avec une précision inconfortable pourquoi les modèles fondés sur la consommation agrégée peinent à rendre compte des données observées, et quelles voies restent ouvertes pour la recherche.

12 novembre 2026 • Méthodes avancées • Équipe analytique

Bornes conditionnelles de Hansen-Jagannathan : pourquoi la dynamique temporelle des primes de risque change tout au diagnostic des modèles d'actifs

Les bornes de Hansen-Jagannathan inconditionnelles sont un premier filtre puissant, mais elles masquent une dimension critique : la variabilité temporelle des primes de risque. Notre équipe examine comment les bornes conditionnelles révèlent des inadéquations de modèles que leur contrepartie inconditionnelle laisse entièrement invisibles, et pourquoi cette distinction change profondément les conclusions que l'on peut tirer sur la plausibilité des modèles d'évaluation d'actifs modernes.

19 novembre 2026 • Théorie avancée • Équipe analytique

Marchés incomplets, contraintes de non-négativité et extensions des bornes de Hansen-Jagannathan : un panorama rigoureux des généralisations contemporaines

Les bornes de Hansen-Jagannathan classiques supposent des marchés complets et ne tiennent pas compte de la non-négativité du facteur d'actualisation ni des moments d'ordre supérieur des rendements. Notre équipe parcourt les extensions contemporaines de ce cadre — marchés incomplets, contraintes de positivité, bornes de Snow et actifs à longue maturité — et ce qu'elles apportent concrètement au diagnostic des modèles d'évaluation d'actifs modernes.

26 novembre 2026 • Méthodes empiriques • Équipe analytique

Distance de Hansen-Jagannathan et comparaison de modèles : un guide rigoureux pour évaluer la plausibilité empirique des modèles macrofinanciers structurels

La distance de Hansen-Jagannathan offre une métrique précise et comparable pour évaluer dans quelle mesure un modèle macrofinancier manque les contraintes imposées par les données de rendements. Notre équipe retrace sa construction, ses propriétés statistiques, ses avantages sur les tests classiques et les précautions indispensables à son interprétation rigoureuse dans la recherche empirique contemporaine.

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