Gestion des actifs financiers : de l’approche Classique à la modélisation non paramétrique en estimation du DownSide Risk pour la constitution d’un portefeuille efficient

The DownSide Risk (DSR) model for portfolio optimization allows to overcome the drawbacks of the classical Mean-Variance model concerning the asymmetry of returns and the risk perception of investors. This optimization model deals with a positive definite matrix that is endogenous with respect to the portfolio weights and hence leads to a non standard optimization problem. To bypass this hurdle, we developed a new recursive minimization procedure that ensures the convergence to the solution and gives a smooth portfolio efficient frontier. Our method consists in replacing all the returns by their nonparametric estimators counterpart using kernel mean or median regressions. This technique provides an effect similar to the case where an infinite number of observations is available. We also develop a new portfolio optimization model where the risks are measured through conditional variance or semivariance. This strategy allows us to take advantage from returns prediction which are obtained by nonparametric univariate methods. The prediction step uses kernel estimation of the conditional mean. Data from different markets are used to test and validate the proposed approaches, and results indicate better overall performanceLa méthode d'optimisation d'un portefeuille issue de la minimisation du DownSide Risk a été mise au point pour suppléer les carences de la méthode classique de Markowitz dont l'hypothèse de la normalité de la distribution des rendements se trouve défaillante très souvent. Dans cette thèse, nous proposons d'introduire des estimateurs non paramétriques de la moyenne ou de la médiane conditionnelle pour remplacer les rendements observés d'un portefeuille ou des actifs constituant un portefeuille dans le cas du DownSide Risk. Ces estimateurs nous permettent d'obtenir des frontières efficientes lisses et facilement interprétables. Nous développons des algorithmes itératifs pour résoudre les différents problèmes d'optimisation permettant d'obtenir des portefeuilles optimaux. Nous proposons aussi une nouvelle mesure de risque dit risque conditionnel qui tient compte des anticipations des valeurs futures des différents rendements. Pour le définir nous avons fait appel aux prédicteurs non paramétriques basés sur l'estimation de la moyenne conditionnelle. Enfin, nous avons testé et validé toutes nos méthodes sur des données issues de différents marchés et nous avons montré leur performance et leur efficacité comparées aux méthodes classique

Musculoskeletal disorders among Tunisian hospital staff: Prevalence and risk factors

AbstractAim of the workMusculoskeletal disorders (MSD) represent a significant occupational problem among hospital staff; however, data on musculoskeletal health of hospital staff are sparse. This study sought to determine the prevalence of MSD, their epidemiologic data and the associated risk factors.MethodsA previously self administered questionnaire sought information on demographics, prevalence and pattern of MSD, associated risk factors was employed as the survey instrument. A total of 520 questionnaires were distributed to hospital staff but only 433 questionnaires was valid. Eighty-seven of the returned questionnaires were excluded because of incomplete data.ResultsThe prevalence of MSD among hospital staff was 65.4%. Musculoskeletal disorders occurred mostly in low back (74.5%), neck (38.1%), and knees (31.1%).Factors associated to MSD were age (P<0.001), female gender (P<0.001), years of service (P<0.001) as well as prolonged standing or sitting (P=0.016 and 0.023, respectively). No significant association was found between repetitive movement, uncomfortable postures, heavy load handling, working on night shifts, stress and the presence of MSD.ConclusionA high proportion of hospital staff reported MSD at some body site with the low back being injured most often. Education programs on prevention and coping strategies for musculoskeletal disorders are recommended for hospital staff in order to reduce the rate of occupational hazards and also promote efficiency in patient care

The Management of financial assets : from Classical Approach to the Nonparametric Modelling in the DownSide Risk Estimation in Order to Get an Optimal Portfolio

La méthode d'optimisation d'un portefeuille issue de la minimisation du DownSide Risk a été mise au point pour suppléer les carences de la méthode classique de Markowitz dont l'hypothèse de la normalité de la distribution des rendements se trouve défaillante très souvent. Dans cette thèse, nous proposons d'introduire des estimateurs non paramétriques de la moyenne ou de la médiane conditionnelle pour remplacer les rendements observés d'un portefeuille ou des actifs constituant un portefeuille dans le cas du DownSide Risk. Ces estimateurs nous permettent d'obtenir des frontières efficientes lisses et facilement interprétables. Nous développons des algorithmes itératifs pour résoudre les différents problèmes d'optimisation permettant d'obtenir des portefeuilles optimaux. Nous proposons aussi une nouvelle mesure de risque dit risque conditionnel qui tient compte des anticipations des valeurs futures des différents rendements. Pour le définir nous avons fait appel aux prédicteurs non paramétriques basés sur l'estimation de la moyenne conditionnelle. Enfin, nous avons testé et validé toutes nos méthodes sur des données issues de différents marchés et nous avons montré leur performance et leur efficacité comparées aux méthodes classiquesThe DownSide Risk (DSR) model for portfolio optimization allows to overcome the drawbacks of the classical Mean-Variance model concerning the asymmetry of returns and the risk perception of investors. This optimization model deals with a positive definite matrix that is endogenous with respect to the portfolio weights and hence leads to a non standard optimization problem. To bypass this hurdle, we developed a new recursive minimization procedure that ensures the convergence to the solution and gives a smooth portfolio efficient frontier. Our method consists in replacing all the returns by their nonparametric estimators counterpart using kernel mean or median regressions. This technique provides an effect similar to the case where an infinite number of observations is available. We also develop a new portfolio optimization model where the risks are measured through conditional variance or semivariance. This strategy allows us to take advantage from returns prediction which are obtained by nonparametric univariate methods. The prediction step uses kernel estimation of the conditional mean. Data from different markets are used to test and validate the proposed approaches, and results indicate better overall performanc

A New Approach in Nonparametric Estimation of Returns in Mean-DownSide Risk Portfolio frontier

International audienceThe DownSide Risk (DSR) model for portfolio optimization allows to overcome the drawbacks of the classical Mean-Variance model concerning the asymmetry of returns and the risk perception of investors. This optimization model deals with a positive definite matrix that is endogenous with respect to the portfolio weights and hence yields to a non standard optimization problem. To bypass this hurdle, Athayde (2001) developed a new recursive minimization procedure that ensures the convergence to the solution. However, when a finite number of observations is available, the portfolio frontier usually exhibits some inflexion points which make this curve not very smooth. In order to overcome these points, Athayde (2003) proposed a mean kernel estimation of returns to get a smoother portfolio frontier. This technique provides an effect similar to the case in which an infinite number of observations is available. In spite of the originality of this approach, the proposed algorithm was not neatly written. Moreover, no application was presented in his paper. Ben Salah et al (2015), taking advantage on the the robustness of the median, replaced the mean estimator in Athayde's model by a nonparametric median estimator of the returns, and gave a tidily and comprehensive version of the former algorithm (of Athayde (2001, 2003)). In all the previous cases, the problem is computationally complex since at each iteration, the returns (for each asset and for the portfolio) need to be re-estimated. Due to the changes in the kernel weights for every time, the portfolio is altered. In this paper, a new method to reduce the number of iterations is proposed. Its principle is to start by estimating non parametrically all the returns for each asset; then, the returns of a given portfolio will be derived from the previous estimated assets returns. Using the DSR criterion and Athayde's algorithm, a smoother portfolio frontier is obtained when short selling is or is not allowed. The proposed approach is applied on the French and Brazilian stock markets

Conditional Mean-Variance and Mean-Semivariance models in portfolio optimization

In this paper, we consider the problem of portfolio optimization. The risk will be measured by conditional variance or semivariance. It is known that the historical returns used to estimate expected ones provide poor guides to future returns. Consequently, the optimal portfolio asset weights are extremely sensitive to the return assumptions used. Getting informations about the future evolution of different asset returns, could help the investors to obtain more efficient portfolio. The solution will be reached under conditional mean estimation and prediction. This strategy allows us to take advantage from returns prediction which will be obtained by nonparametric univariate methods. Prediction step uses kernel estimation of conditional mean. Application on Chinese and American markets are presented and discussed

Sécurisation des entrepôts de données contre les inférences en utilisant les réseaux Bayésiens

International audienceLes entrepôts de données permettent aux analyste-décideurs d'établir des prévisions et de prendre des décisions stratégiques. La sécurisation de ces entrepôts est, par conséquent, importante afin de protéger les informations sensibles. Par ailleurs, cette sécurisation ne doit pas constituer une entrave à l'exploitation efficace et rapide de l'entrepôt, ni être trop souple induisant l'inférence des données interdites (i.e., données personnelles, confidentielles). Dans cet article, nous examinons la sécurisation des entrepôts de données à travers une approche basée sur les réseaux Bayésiens. Elle comporte deux avantages : d'une part, elle ne nécessite pas un traitement supplémentaire après chaque phase d'alimentation de l'entrepôt et, d'autre part, elle n'entraine pas l'altération des données originales

Sécurisation des entrepôts de données contre les inférences précises et partielles

International audienceLes entrepôts de données contiennent des données sensibles qui doivent être protégées contre les accès non autorisés, aussi bien directs que par inférence. Les accès directs sont contrôlables par des autorisations gérées par le serveur OLAP. Cependant, ce dernier n'offre pas de mécanismes pour protéger l'entrepôt contre deux types d'inférences : les inférences précises permettant la déduction de valeurs exactes des mesures, et les inférences partielles permettant d'avoir une idée grossière sur les valeurs des mesures. Dans cet article, nous proposons une approche pour la sécurisation des entrepôts de données qui, d'une part, interdit les inférences partielles dans le cas des requêtes utilisant la fonction d'agrégation Sum et, d'autre part, empêche les inférences précises dans le cas des requêtes utilisant les fonctions d'agrégation Min ou Max. Pour ce faire, nous exploitons les méthodes statistiques contre les inférences partielles, et les réseaux Bayésiens contre les inférences précises

Sécurisation des entrepôts de données : Etat de l'art et proposition d'une architecture

International audienceLes entrepôts de données intègrent des données provenant de sources hétérogènes et sont utilisés par les dirigeants pour prendre des décisions straté- giques. Etant souvent propriétaires, ces données peuvent être sensibles et doi- vent être contrôlées à l'accès d'où la nécessité de leur sécurisation. Dans cet ar- ticle, nous présentons d'abord une synthèse des travaux de recherche relatifs à la sécurité des entrepôts de données, ensuite nous exposons les grandes lignes d'une proposition pour leur sécurisation