The purpose of this paper is to develop a new method for estimating the rating transition matrix based on Bayes theorem. We show that default probabilities are non-zero even for the highest rated classes and short maturities. We then use these estimates to determine the fraction of the corporate bond spreads explained by default risk. We adopt the same methodology as described in Dionne et al. (2004) to compute the default spreads. Our results show that this fraction is higher than that obtained by Elton et al. (2001).

This paper studies the impact of the presence of two competing mutual funds on investment decisions. A continuous time framework is considered where three agents are present: a small investor and two strategic mutual funds' managers. The two mutual funds have access to the same market and each of them charges a different asset-based fee rate. The investor is allowed to dynamically allocate capital between a riskless bond and the two considered actively managed mutual funds. The dominant equilibrium reached by the three agents shows that the managers cannot differentiate from each other through portfolio choice. JEL Classification Numbers: G11, G12, G23, D81 and L13. Keywords: Mutual funds, asset-based fees, dynamic flows, stochastic Stackelberg game, Nash differential game.

An important research question examined in the recent credit risk litterature focuses on the proportion of corporate rate spreads which can be attributed to default risk. Using a nonstructural modelling approach, Elton, Gruber, Agrawal, and Mann (2001) have verified that only a small fraction of corporate yield spreads can be explained by default risk. More recently, Huang and Huang (2003) reached a similar conclusion with a structural model. In this paper, we reexamine this issue at the light of recent findings that question the quality of current estimates of rating transition probabilities obtained with historical default frequency data. One significant finding of our research is that the estimated default risk proportion of corporate yield spreads is highly sensitive to the default probability estimated for each rating class. This proportion can represent a substantial fraction of the spread when alternative estimators of default probabilities are used.

Les récents accords internationaux sur la gestion des risques des institutions financières obligent ces dernières à se doter d’un système de contrôle et d’évaluation des risques. L’outil de référence généralement utilisé pour accomplir cette tâche est la valeur à risque (VaR). Ce mémoire vise, en collaboration avec une institution financière canadienne, à élaborer un programme d’évaluation de la VaR dans le cadre d’un portefeuille institutionnel. Ce portefeuille comprend plus de 1800 contrats sur taux d’intérêt; la difficulté majeure à surmonter est l’obtention de la VaR avec une petite variance et un temps de calcul raisonnable pour le gestionnaire. La modélisation de la structure à terme des taux d’intérêt est effectuée à l’aide d’une méthode de lissage élaborée par Nelson et Siegel. Une innovation de ce mémoire est l’application de ces modèles à des données canadiennes. Le calcul de la VaR avec emphase sur la réduction de la variance des estimés est accompli avec les techniques proposées par Glasserman et al., soit l’échantillonnage stratégique et l’échantillonnage stratifié. Ce mémoire innove en offrant non seulement au gestionnaire une mesure de la VaR mais aussi en spécifiant l’intervalle de confiance autour de la valeur donnée. Peu de logiciels offrent cette option car ces derniers se concentrent sur un calcul rapide de la VaR, généralement de façon analytique. Une variance élevée découle habituellement de ces méthodes. Les résultats avec les techniques de réduction de variance démontrent leur efficacité à prévaloir au gestionnaire une mesure précise des risques de marché. La combinaison de l’échantillonnage stratégique et stratifié réduit la variance d’environ 70% comparativement à une méthode de Monte Carlo naïve pour un même temps de calcul.