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Caractérisation de crises financières à l'aide de modèles hybrides (HMC-MLP)

Contents:

Author Info

  • Bertrand Maillet

    (TEAM - Théories et Applications en Microéconomie et Macroéconomie - CNRS : UMR8059 - Université Paris I - Panthéon-Sorbonne)

  • Madalina Olteanu

    ()
    (MATISSE - Modélisation Appliquée, Trajectoires Institutionnelles et Stratégies Socio-Économiques - CNRS : UMR8595 - Université Paris I - Panthéon-Sorbonne, SAMOS - Statistique Appliquée et MOdélisation Stochastique - Université Paris I - Panthéon-Sorbonne)

  • Joseph Rynkiewicz

    (MATISSE - Modélisation Appliquée, Trajectoires Institutionnelles et Stratégies Socio-Économiques - CNRS : UMR8595 - Université Paris I - Panthéon-Sorbonne, SAMOS - Statistique Appliquée et MOdélisation Stochastique - Université Paris I - Panthéon-Sorbonne)

Abstract

Les marchés financiers sont souvent le lieu de violentes turbulences des cours et un indice de crise - appelé IMS (Index of Market Shocks, voir Maillet et Michel, 2002) - a été récemment introduit pour tenter de quantifier les turbulences de marchés se produisant à l'occasion de ces crises financières. La volatilité conditionnelle des rentabilités boursières (voir Hamilton, 1994), tout comme les crises bancaires et financières du siècle dernier (Coe, 2002) ont déjà été représentées à l'aide de modèles à changements de régimes. Par ailleurs, la modélisation via des perceptrons multi-couches et chaînes de Markov cachées a été utilisée dans l'étude de phénomène de pics de pollution (voir Rynkiewicz, 2000), partageant a priori quelques similitudes avec les phénomènes de crises observées sur les marchés financiers. L'objet du présent article est de fournir une description modélisée du comportement de l'indicateur IMS, calculé sur le marché français (CAC40 en haute fréquence, 1995-2004), en essayant de caractériser la présence de régimes dans la série. Nous commencons par étudier une série d'IMS à l'aide de modèles auto-régressifs simples, puis à l'aide d'un modèle hybride intégrant des perceptrons multi-couches et des chaînes de Markov cachées.

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Paper provided by HAL in its series Université Paris1 Panthéon-Sorbonne (Post-Print and Working Papers) with number hal-00308473.

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Length:
Date of creation: 2004
Date of revision:
Publication status: Published, Revue d'Economie Politique, 2004, 114, 4, 489-506
Handle: RePEc:hal:cesptp:hal-00308473

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Keywords: crises financières; réseaux de neurones; chaîne de Markov; changements de régimes;

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  1. Hamilton, James D. & Susmel, Raul, 1994. "Autoregressive conditional heteroskedasticity and changes in regime," Journal of Econometrics, Elsevier, Elsevier, vol. 64(1-2), pages 307-333.
  2. Coe, Patrick J, 2002. "Financial Crisis and the Great Depression: A Regime Switching Approach," Journal of Money, Credit and Banking, Blackwell Publishing, Blackwell Publishing, vol. 34(1), pages 76-93, February.
  3. Bertrand Maillet & Thierry Michel, 2003. "An index of market shocks based on multiscale analysis," Quantitative Finance, Taylor & Francis Journals, Taylor & Francis Journals, vol. 3(2), pages 88-97.
  4. Rabemananjara, R & Zakoian, J M, 1993. "Threshold Arch Models and Asymmetries in Volatility," Journal of Applied Econometrics, John Wiley & Sons, Ltd., John Wiley & Sons, Ltd., vol. 8(1), pages 31-49, Jan.-Marc.
  5. Engle, Robert F, 1982. "Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation," Econometrica, Econometric Society, Econometric Society, vol. 50(4), pages 987-1007, July.
  6. Bollerslev, Tim, 1986. "Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity," Journal of Econometrics, Elsevier, Elsevier, vol. 31(3), pages 307-327, April.
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