Séance du 4 avril 2011

Lundi 4 avril 2011

Organisateurs: Mathilde Mougeot et Etienne Roquain

14h00: Serge Darolles

Survival of Hedge Funds: Frailty vs Contagion

Résumé: The rather short lifetimes of a majority of hedge funds and the reasons of their liquidation explain the interest of investors and academics in hedge fund survival analysis. In this paper we are interested in the dependence between liquidation risks of individual hedge funds. This dependence can either result from common exogenous shocks (frailty), or be due to contagion phenomena, which occur an endogenous behaviour of a fund manager impacts the Net Asset Values of other funds. We introduce dynamic models able to distinguish between frailty and contagion phenomena, and to test for the presence and magnitude of such dependence effects, according to the age, management style and registration country of the fund.

15h00: Gilles Blanchard

Semi-supervised novelty detection

Résumé: We consider the a novelty or anomaly detection problem where two samples are available at learning time: a "nominal" sample from a reference distribution, and an unlabeled and possibly "contaminated" sample coming from a mixture of the reference distribution with some other distribution. We study this problem by a reduction to a binary classification problem. In particular, a detector with a desired false positive rate can be achieved through a reduction to Neyman-Pearson classification. We focus on properties such as consistency with minimal assumptions on the generating distributions and consistent estimation of the proportion of novelties.

We also underline the links of this model to that of multiple testing under a mixture model and discuss how the false discovery rate (FDR) can be controlled. Unlike standard rejection methods based on thresholded p-values, the described framework allows for adaptation to arbitrary distributions of the alternative hypothesis.

16h00: Pierre Neuvial

Optimalité de procédures de contrôle du False Discovery Rate (FDR) pour le risque de classification dans des modèles parcimonieux.

Résumé:Nous étudions les propriétés de procédures de contrôle du False Discovery Rate (FDR) en termes de risque de classification. On se place dans le cadre d'un signal parcimonieux (sparse) en grande dimension, où la proportion d'hypothèses nulles vraies tend vers 1 lorsque le nombre d'hypothèses testées tend vers l'infini. On s'intéresse en particulier à la la frontière de détectabilité, où la distance entre hypothèse nulle et alternative compense cette dilution en assurant une puissance asymptotique non triviale au seuillage de Bayes.

Nous prouvons que sur cette frontière de détectabilité, les seuillages pFDR (positive FDR) et FDR sont consistants pour le risque de classification, et qu'ils satisfont une inégalité Oracle non asymptotique, dont les termes de reste tendent lentement vers 0. Nous étudions également les performances de ces seuillages à distance finie à l'aide de simulations.