Estimation et représentation ARCH(&)des modèle GARCH
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Date
2018
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
UMMTO
Abstract
L'étude de séries financières révèle une dépendance temporelle du risque qui disparait souvent progressivement. Les recherches se sont orientées vers l'étude des dynamiques conditionnelles. Toutefois, ces travaux ne différencient pas la dépendance conditionnelle révélant de la moyenne de celle de la variance.
Le but de notre travail est de fournir une introduction aux modèles ARCH, GARCH, IGARCH et FIGARCH, le plus souvent utilisés dans la modélisation des marchés financiers. A base de l'article de Berkes etal (2003), nous allons traiter en particulier l'estimation des paramètres et l'existence d'une représentation ARCH (infini).
Le travail s'organise comme suit : dans le chapitre 1, nous étudions les modèles ARCH, GARCH, IGARCH et FIGARCH. Dans le chapitre 2, nous présentons les méthodes d'estimations des paramètres GARCH en montrant la consistance et la normalité asymptotique. Dans le chapitre 3, nous introduisons la représentation ARCH(infini) d'un modèle GARCH(p,q), en se basant sur les conditions d'existence et d'unicité et la consistance et la normalité asymptotique de l'estimateur de quasi-maximum de vraisemblance des paramètres sous des conditions moins restrictives.
Description
61 f. : ill. ; 30 cm + ( CD-Rom )
Keywords
Modèles ARCH(infini), Vraisemblance, Consistance, Normalité asymptotique, Maximum de vraisemblance