Microstructure de marché

Résumé

La théorie de la microstructure est à l'origine une branche de la microéconomie qui étudie les divers mécanismes mis en œuvre au niveau des marchés d'actifs financiers et la façon dont ils tendent à influencer la formation du prix de marché (par exemple les cours de bourse). Depuis le début des années 2000, la microstructure de marché est aussi un important sujet de recherche en mathématiques financières. Elle étudie quels mécanismes d'échange améliorent ou dégradent l'efficience du marché et une allocation des ressources optimale L'un des aspects est le rôle sur les prix de l'information, tant sur le marché lui-même que sur les actifs échangés (information exogène, notamment les données économiques et financières) et de la qualité (transparence) et fréquence de cette information. Voir aussi

microéconomie
efficience du marché
allocation des ressources

Catégorie:Microéconomie Catégorie:Finance de marché

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Microstructure_de_march%C3%A9

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EPFL1997

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Permeability of fibrous microstructures is a key material property for predicting the mold fill times and resin flow path during composite manufacturing. In this work, we report an efficient approach to predict the permeability of 3D microstructures from deep learning based permeability predictions of 2D cross-sections combined via a circuit analogy. After validating the network’s predictions in 2D and extending it to 3D, we investigate its capabilities for handling images of various sizes obtained from virtual and real microstructures. More than 90% of 2D predictions is within ± 30% of their counterparts obtained via flow simulations, similarly for 3D transverse permeability predictions, while in 3D case computational time is reduced from several thousands of seconds to less than 10 s. This work provides a robust and efficient framework for characterizing the permeability of fibrous microstructures and paves the way for extending this capability to estimate the permeability of fabric mesostructures.

2022

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Neurophysiological evidence on perception of reward and risk: Implications for trading under time pressure

Anjali Devi Vanapilli Nursimulu

Recent neurophysiological studies reveal that risk and reward are separately encoded in the human brain, and that the encodings display different timing patterns. Therefore, we hypothesized that sensitivity of trading decisions to risk and reward parameters would differ depending on time pressure. Consistent with this prediction, we find that decisions under extreme time pressure (1s delay time, with decision to be made in next 1s interval) reflect preference for expected reward and aversion to variance and skewness. With less time pressure (3s or 5s delay before decision), variance sensitivity disappears; sensitivity to expected reward remains the same and sensitivity to skewness increases. Buying impulsiveness emerges under extreme time pressure (subjects buy at higher prices, ceteris paribus), but is fully offset when more time is available. Prospect-theoretic preferences can capture decisions under extreme price pressure (including buying impulsiveness), but classical smooth expected utility preferences (constant relative and absolute risk aversion) cannot. Because choices reveal aversion to skewness but no aversion to variance, choices under less time pressure are inconsistent with either classical preferences or prospect theory. Our findings have implications for trading platform (market microstructure) design, incentives contracts, and for program trading.

University of Zurich2007

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