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Economie et Finance
Analyse des séries chronologiques. les modèles ARCH et GARCH
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par
Samira Kerdouci
Université Badji Mokhtar de Annaba - Master 2011
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Table des matières
Remerciements
Dédicaces
Résumé
Abstract
Liste de figures
Liste d'abréviations
Introduction
CHAPITRE 0. INTRODUCTION
Chapitre 1
Historique et Notions de base
1.1 Historique
1.2 Notions de base
1.2.1 Les moments conditionnels
= E (X2 t /it1) -- E (Xt/It~1)2 . 1.2.2 La kurtosis et la skweness
1.2.3 La volatilité
1.3 Modèle linéaire et non linéaire
1.3.1 Notions de stationnarité
1.3.2 Le processus bruit blanc (white noise process)
1.3.3 Le processus d'innovation
1.3.4 Modèle linéaire
1.3.5 Opérateur de retard L
1.3.6 Modèle ARMA
1.4 Méthodologie de Box-Jenkins
1.4.1 Test sur les résidus
1.4.2 Modèle non linéaire
Chapitre 2
Modèles ARCH et GARCH
2.1 Modèle ARCH
2.1.1 Definition et representation
2.1.2 Propriétés des processus ARCH
2.2 Les modêles ARCH généralisées
2.2.1 Modèle GARCH(p, q)
2.2.2 Modele GARCH (1, 1)
Chapitre 3
Estimation, prevision et tests
3.1 Estimation
3.2 La methode de MV
3.2.1 Estimation des parametres du modele ARCH
3.2.2 Estimation des parametres du modele GARCH
3.3 La methode de PMV
V (/T (et -- 61) = k1i j-1 3.3.1 Exemples
3.3.2 Estimation du MV sous d'autres lois
V - 2
3.4 Prevision
3.4.1 Modele avec erreur ARCH
3.4.2 Modele avec erreur GARCH
3.4.3 Erreur de prevision
3.5 Identification et tests
3.5.1 Tests d'effets ARCH/ GARCH
3.5.2 La selection d'un modele
Chapitre 4
Extension du modèles (G)
ARCH
4.1 Modèles asymétriques
4.1.1 Modèle EGARCH
4.1.2 Modèles TGARCH
4.2 Le modèle (G)ARCH en finance
4.2.1 Les principales propriétés des séries financières
4.2.2 La VaR
Chapitre 5
Application sur des données
réelles
Chapitre 6
Conclusion
Bibliographie
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Thomas Lanier dit Tennessie Williams