Approche statistique sur l'étude des rendements financiers et applications.

• Section de Mathématiques Appliquées
  
• Table des matières
  
• DÉDICACE
  
• REMERCIEMENTS
  
• INTRDUCTIN
  
  • 1.1 Définition
    
  • 1.2 Les différents types de rendements
    
    • 1.2.1 le rendement arithmétique
      
    • 1.2.2 Le Log-rendement et le taux de rendement
      
    • 1.2.3 Le rendement moyen
      
    • 1.2.4 Le rendement cumulé
      
  • 2.1 Définitions et modélisation
    
    • 2.1.1 Notion de processus stochastique
      
    • 2.1.2 Exemples de processus AR(p)
      
  • 2.2 Utilisation des modèles de régression linéaire
    
  • 2.3 Estimation des paramètres du modèle AR(p)
    
    • 2.3.1 Méthode de Yule-Walker
      
    • 2.3.2 La méthode des moindres carrés
      
    • 2.3.3 La méthode du maximum de vraisemblance exacte
      
    • 2.3.4 La méthode du maximum de vraisemblance conditionnel
      
    • 2.3.5 Propriétés statistiques des estimateurs
      
  • 2.4 Choix d'un modèle
    
    • 2.4.1 Critère d'information
      
    • 2.4.2 Définition
      
  • 2.5 Prévision
    
    • 2.5.1 Prévision d'un modèle AR(p)
      
    • 3.1.1 Les processus AR(1)
      
    • 3.1.2 Les processus AR(2)
      
  • 3.2 Estimation
    
    • 3.2.1 Estimation des paramètres d'une modélisation
      
    • 3.2.2 Estimation des paramètres d'une modélisation
      
  • 4.1 Le S&P 500
    
  • 4.2 Présentation des données
    
  • 4.3 Applications
    
    • 4.3.1 Allure de la série S&P 500
      
    • 4.3.2 L'ACF et la PACF de la série S&P 500
      
    • 4.3.3 Estimation
      
    • 4.3.4 Choix du modèle
      
• CNCLUSIN
  
• Bibliographie