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TRansparence et supervision de la GEstion des fonds Mutuels
Les fonds mutuels sont des portefeuilles d’actifs financiers gérés par des banques ou sociétés de gestion d’actifs pour le compte d’investisseurs finaux désirant placer leur épargne. La valeur des actifs sous gestion des fonds mutuels était dans le monde de 54 900 milliards d’USD fin 2019, dont 26 700 milliards d’USD aux Etats-Unis et 2 200 milliards d’USD en France.  Les fonds affichent des objectifs de gestion (par exemple investissement en actions de petites firmes socialement responsables). Le projet proposé vise à
  • protéger les investisseurs des fonds mutuels en leur permettant de vérifier que les objectifs de gestion des fonds sont respectés ; cet objectif sera atteint en particulier en augmentant fortement la fréquence de connaissance des actifs gérés par rapport à ce qu’impose la règlementation
  • améliorer le fonctionnement et la transparence des marchés financiers en réduisant les manipulations des gestionnaires de fonds mutuels
 
Le projet correspond aux thématiques de l’axe de recherche « Anticipation et gestion des risques » du CERAG et s’inscrit dans la dynamique Idex de site dans le prolongement du projet de recherche CDP RISK qui s’achève en 2021. Le projet est interdisciplinaire en associant des enseignants-chercheurs dans le domaine des Sciences de Gestion (finance) et des Sciences de l’Information et de l’Automatique (compétences en commande et observation optimales des systèmes dynamiques complexes du laboratoire GIPSA-lab). La demande de financement concerne une thèse environnée codirigée par Isabelle GIRERD-POTIN du CERAG et Didier GEORGES du GIPSA-lab. Le travail de recherche bénéficiera également du support scientifique d'Ollivier TARAMASCO qui possède une double compétence en Mathématiques Appliquées / Finance. Le/la candidat(e) recruté(e) devra posséder de solides connaissances en finance et en Automatique ou Mathématiques Appliquées.
 
Les fonds mutuels sont soumis à des règlementations variées selon les pays. Ils ont l’obligation de publier des informations sur la composition de leur portefeuille à des fréquences variables (trimestrielles aux Etats-Unis, semestrielles dans l’union européenne). Une divulgation espacée de la composition des fonds fournit à l’investisseur une information imparfaite et manipulable et peut nuire à la stabilité du système financier dans son ensemble, donc conduire à l’augmentation significative des risques systémiques.
A partir d’une information minimale et non manipulable, les rentabilités journalières des fonds mutuels, associées aux rentabilités des actifs de l’univers d’investissement, nous développerons des méthodes algorithmiques pour retrouver la composition quotidienne d’un portefeuille et les décisions de changement de composition de celui-ci au cours du temps. On pourra ainsi vérifier l’exactitude des informations diffusées auprès des investisseurs (le portefeuille a-t-il bien en permanence les caractéristiques affichées par le gestionnaire ?) et éviter des manipulations par les gestionnaires de fonds mutuels aux dates de publication obligatoire des compositions des portefeuilles (manipulations type window dressing ou pumping). 
 
Ce type de problème appartient à la catégorie des problèmes inverses de grande taille, consistant à reconstruire des paramètres, des états, des comportements ou des décisions à partir d’une masse de données importante. En restant dans cette catégorie de problèmes, à partir de la connaissance quotidienne de la composition des fonds établie dans une première étape grâce aux seules rentabilités du fonds, nous poursuivrons en cherchant à retrouver le type de rationalité dont les gestionnaires de fonds font preuve dans leurs décisions. Il s’agira notamment d’identifier leurs paramètres d’aversion ou de goût pour le risque et de retrouver quels sont les modèles rentabilité-risque et les mesures de risque optimisés implicitement par le portefeuille choisi.
 
L’utilisation en finance d’outils issus de l’automatique et des mathématiques appliquées (observateurs optimaux ou asymptotiques, techniques de classification notamment) constitue une démarche interdisciplinaire originale : la littérature de recherche, émergente mais encore limitée, montre que notre projet répond à une problématique d’actualité dans le contexte de la limitation des risques financiers.
 
Pour mener à bien ce projet, nous avons accès à la base de données Refinitiv Eikon à laquelle le CERAG est abonné et aux infrastructures de calcul intensif du site GRICAD. Par ailleurs, nous avons exploré le sujet dans le cadre d’un stage de master en 2020.
Mis à jour le 18 juin 2021