Marchés financiers et erreurs de mesure : une correction avec des algorithmes génétiques compacts.

Cette étude apporte une réponse au problème des erreurs dans les variables (errors in variables ou EIV) dans l’estimation des modèles d’évaluation des actifs. Nous mettons en lumière l’importance de la méthode d’estimation dans les régressions en séries chronologiques des rentabilités des actions. Nous comparons la méthode largement utilisée des moindres carrées ordinaires à un estimateur alternatif basé sur un algorithme génétique compact (compact genetic algorithms ou CGA) dans le cas du modèle d’équilibre des actifs financiers ou MEDAF et des modèles de trois et cinq facteurs de Fama et French (1993 et 2015).