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COURS - Économétrie pour la Finance

MASTER ECONOMETRIE ET
STATISTIQUE APPLIQUEE (ESA)
Université d’Orléans
Économétrie pour la Finance
Modèles ARCH - GARCH
Applications à la VaR
Christophe Hurlin



Contents

1 Introduction . 

2 Processus linéaires et processus non linéaires .  2.1 Les principales propriétés des séries financières .  
2.2 Les grandes classes demodèles non linéaires .
2.2.1 Modèles bilinéaires (Granger et Andersen, 1978) .
2.2.2 Modèles auto-régressifs exponentiels (modèles EXPAR) .
2.2.3 Modèles autorégressifs à seuil (modèles TAR) .  
2.3 L’approche ARCH / GARCH et la modélisation de l’incertitude . 

3 Modèles ARCH / GARCH linéaires . 
3.1 Modèles ARCH(q) . 
3.2 Modèle avec erreurs ARCH(q) .  
3.3 Modèles GARCH(p, q) .  

4 Estimation et Prévisions . 
4.1 Estimateurs du MV sous l’hypothèse de normalité et Estimateurs du PMV  
4.1.1 Maximum et Pseudo Maximum de Vraisemblance appliqués aux modèle ARCH /GARCH .
4.1.2 La procédure AUTOREG : estimation parMV et PMV .  
4.1.3 La procédure AUTOREG : variances conditionnelles estimées et résidus .
4.1.4 La procédureMODEL .
4.2 Estimateurs duMV sous d’autres lois . 
4.2.1 La distribution de Student .
4.2.2 La distribution de Student dissymétrique standardisée .
4.2.3 La distribution Generalized Error Distribution .
4.2.4 La procédure AUTOREG .
4.2.5 La procédureMODEL .
4.3 Prévisions et intervalles de confiance .  
4.4 Tests d’effets ARCH / GARCH .  

5 Extension desModèles ARCH /GARCH linéaires . 
5.1 Application : Value at Risk .  
5.2 Modèles ARMA-GARCH .  
5.3 Modèles GARCH-M . 
5.4 Modèles IGARCH . 

6 Modèles ARCH / GARCH asymétriques .  
6.1 Modèle EGARCH . 
 6.2 Modèle GJR-GARCH .  
6.3 Généralisations APARCH et VSGARCH .  
6.4 Modèles TARCH et TGARCH . 
6.5 Modèle QGARCH .  
6.6 Modèles LSTGARCH et ANSTGARCH . 

7 Modèles ARCH etmémoire longue .  
7.1 Modèle FIGARCH .  
7.2 Modèle HYGARCH . 
7.3 Modèle FAPARCH . 

8 ModèlesMultivariés . 

9 Conclusion .  



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Ditulis oleh: younes younes - jeudi 26 juillet 2012

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