Qui est Robert F. Engle III ? Pourquoi a-t-il remporté le prix Nobel d’économie ?
Qui est Robert F. Engle III ?
Robert F. Engle III est économètre et professeur d’économie à l’Université de New York. Engle a remporté le prix Nobel d’économie 2003, avec Clive WJ Granger, pour leur analyse de données de séries chronologiques avec une volatilité variable dans le temps.
La volatilité variable dans le temps est la fluctuation dans le temps de la valeur des instruments financiers, et les découvertes d’Engle sur les variations des niveaux de volatilité de ces instruments sont devenues des outils cruciaux pour les chercheurs et les analystes financiers. Le modèle qu’il a développé est appelé hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive (ARCH). Il a appliqué ce modèle pour comprendre les variations des taux d’intérêt et la volatilité des prix des actifs.
Points clés à retenir
- Robert Engle est un économètre et professeur d’économie à l’Université de New York qui a partagé le prix Nobel d’économie 2003.
- Il est surtout connu pour ses travaux sur l’économétrie financière et le développement de modèles pour analyser les données de séries chronologiques financières.
- Engle a développé la modélisation et les tests d’hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive (ARCH).
- Ses travaux sur l’ARCH, l’analyse de cointégration et d’autres techniques économétriques de séries chronologiques ont aidé à fonder le domaine de l’économétrie financière, qui constitue la base d’une grande partie de la pratique financière quantitative moderne.
Investopedia / Alex Dos Diaz
Jeunesse et éducation
Robert F. Engle III est né en 1942 à Syracuse, New York et a obtenu son doctorat. en économie de l’Université Cornell. Il a enseigné au Massachusetts Institute of Technology (MIT), à l’Université de Californie à San Diego et à l’Université de New York (NYU).
À l’origine, la poursuite académique du Dr Engle était la physique (avec son doctorat en économie, il a également obtenu une maîtrise en physique à Cornell), mais son amour pour l’économie l’a conduit à une carrière de recherche et d’enseignement dans le domaine. Il remercie Ta Chung Liu, son ancien conseiller à Cornell, de l’avoir formé à l’économétrie et d’avoir suscité un intérêt intellectuel pour l’analyse des relations entre différentes échelles de temps pour la modélisation économique.
Un fait amusant à propos de l’homme : Engle a commencé le patinage sur glace comme passe-temps alors qu’il se trouvait dans le nord de l’État de New York et a développé cette passion à des niveaux de compétence élevés, en participant à de nombreuses compétitions nationales de patinage pour adultes. Lui et ses partenaires se sont classés deuxièmes en danse sur glace en 1996 et 1999.
Réalisations notables
Engle est surtout connu pour son développement d’ARCH, pour lequel il a reçu le prix Nobel d’économie. Il a également réalisé des travaux considérables en modélisation économétrique pour l’économie urbaine. Avec Clive Granger, il a contribué à développer une modélisation économétrique des séries chronologiques et des tests de cointégration entre séries. Plus tard, il a étendu ces techniques économétriques pour aider à fonder le domaine de l’économétrie financière.
Économie urbaine
Les premiers travaux d’Engle concernaient l’économie urbaine au MIT, où il faisait partie d’une équipe qui a développé un modèle économétrique élaboré de l’économie de la région de Boston. Il a publié plusieurs articles sur l’application de la modélisation économétrique à l’économie urbaine pour soutenir la planification et le réaménagement urbain avec des outils statistiques objectifs, ce qui était une approche nouvelle à l’époque.
CAMBRE
Engle a développé ARCH pour modéliser la volatilité variable dans le temps de l’inflation, des prix et des salaires afin de tester une théorie de Milton Friedman, selon laquelle les cycles économiques pourraient être expliqués en fonction des changements dans le temps de l’incertitude des gens face à l’inflation. Dans la modélisation ARCH, la variance du terme d’erreur est modélisée en fonction de ses propres valeurs passées ; si les tests de ce modèle montrent une relation significative entre la variance et ses valeurs passées, cela indique que les données en question présentent des périodes de volatilité élevée et d’autres périodes de calme relatif.
Le Comité Nobel a décerné le prix au Dr Engle, déclarant que « sa méthode (ARCH) pourrait, en particulier, clarifier les évolutions du marché où des périodes turbulentes, avec de fortes fluctuations, sont suivies de périodes plus calmes, avec des fluctuations modestes ».
Cointégration
Pendant son séjour à l’UCSD avec son collègue Clive Granger, Engle a aidé à développer des techniques de modélisation et des tests de cointégration. Dans la cointégration, deux séries chronologiques ou plus montrent une relation dans le temps quelque peu similaire à la corrélation entre les variables transversales. L’analyse de cointégration est un outil qui peut être utilisé pour aider à faire la distinction entre les variables qui ont une fausse corrélation et celles qui ont une relation causale plausible.
Économétrie financière
Engle et d’autres continueraient à étendre ces techniques économétriques de séries chronologiques, ainsi que d’autres, pour aider à trouver une nouvelle approche des prévisions financières, de la planification et de la gestion des risques, connue sous le nom d’économétrie financière et de finance quantitative. Il a été co-fondateur, avec Eric Ghysels, de la Society for Financial Econometrics.
Des outils tels que le modèle d’évaluation des immobilisations, le modèle de valeur à risque et la théorie moderne du portefeuille relèvent tous de ce domaine général. Une grande partie de la finance quantitative moderne doit ses origines aux outils qu’Engle et d’autres économètres financiers ont développés.
Pourquoi Robert F. Engle III a-t-il remporté le prix Nobel d’économie ?
Robert F. Engle III a reçu le prix Nobel de sciences économiques en 2003 pour ses travaux sur le concept de « volatilité » sur les marchés financiers. Plus précisément, Engle a reçu le prix pour son développement du modèle ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), un modèle statistique utilisé pour analyser et prédire la volatilité des données de séries chronologiques, telles que les cours des actions ou les taux de change.
Les contributions d’Engle au domaine de l’économie financière ont été reconnues comme révolutionnaires et ont eu un impact durable sur la manière dont les marchés financiers sont analysés et compris.
À quoi servent les modèles ARCH en économie et en finance ?
Les modèles ARCH, qui signifie « hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive », sont un type de modèle statistique utilisé en économie et en finance pour analyser et prédire la volatilité des données de séries chronologiques, telles que les cours des actions ou les taux de change. Ces modèles sont basés sur l’idée que la variance d’une série chronologique n’est pas constante, mais varie plutôt dans le temps de manière prévisible.
L’une des principales applications des modèles ARCH est la gestion des risques financiers, où ils sont utilisés pour analyser et prédire la probabilité de mouvements extrêmes sur les marchés financiers. Par exemple, un gestionnaire de placements peut utiliser un modèle ARCH pour évaluer le risque associé à un portefeuille d’actifs particulier, ou une institution financière peut utiliser un modèle ARCH pour déterminer les exigences de capital nécessaires pour assurer la stabilité de ses opérations.
Pourquoi la modélisation de la volatilité est-elle importante ?
La modélisation de la volatilité est importante pour les marchés financiers car elle permet aux analystes et aux investisseurs de mieux comprendre et prévoir le risque associé à divers actifs financiers. La volatilité fait référence à la mesure dans laquelle le prix d’un actif fluctue dans le temps, et elle est souvent utilisée comme mesure du risque. Une volatilité plus élevée indique généralement un risque plus élevé, car il est plus probable que le prix de l’actif connaisse des mouvements extrêmes, à la hausse ou à la baisse.
En modélisant la volatilité, les analystes et les investisseurs peuvent mieux comprendre les risques associés aux différents actifs et prendre des décisions d’investissement plus éclairées. Par exemple, si un analyste essaie d’évaluer le risque associé à un portefeuille d’actifs particulier, il peut utiliser un modèle de volatilité pour aider à identifier les actifs les plus susceptibles de connaître des mouvements de prix extrêmes. Cela peut les aider à prendre des décisions plus éclairées sur la façon d’allouer leur capital d’investissement et de gérer les risques.
En plus de son utilisation dans la gestion des risques, la modélisation de la volatilité est également importante à diverses autres fins, notamment le développement d’instruments financiers tels que les options et les contrats à terme, la conception de stratégies de négociation et la réglementation des marchés financiers.
L’essentiel
Robert F. Engle III est un économiste américain et lauréat du prix Nobel, connu pour ses travaux sur l’économétrie financière et le développement de modèles pour analyser les données des séries chronologiques financières. Il a reçu le prix Nobel de sciences économiques en 2003 pour ses contributions au développement de modèles d’hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive (ARCH), qui sont largement utilisés en économie et en finance pour décrire la volatilité des rendements des actifs financiers. Engle est professeur émérite à la Stern School of Business de l’Université de New York, où il enseigne depuis 2001. Auparavant, il a occupé des postes universitaires au Massachusetts Institute of Technology, à l’Université de Californie à San Diego et dans d’autres institutions.