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Méthodes de prévision en finance

Author

Listed:
  • Amélie Charles

    (Audencia Business School)

  • Olivier Darné

    (LEMNA - Laboratoire d'économie et de management de Nantes Atlantique - IEMN-IAE Nantes - Institut d'Économie et de Management de Nantes - Institut d'Administration des Entreprises - Nantes - UN - Université de Nantes)

  • Laurent Ferrara

    (SKEMA Business School, EconomiX - EconomiX - UPN - Université Paris Nanterre - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique)

Abstract

L'objectif de cet ouvrage collectif est de présenter un certain de nombre de travaux de recherche récents sur la prévision en finance et en macro-finance, en cherchant à les rendre accessibles au plus grand nombre par un effort de pédagogie. Ainsi, les différents chapitres de cet ouvrage sont organisés de manière similaire. Ils commencent par une revue de la littérature sur le sujet, puis les modèles économétriques utilisés sont exposés de façon didactique et enfin une application originale sur des données réelles est proposée. Les thèmes abordés portent sur les modèles de volatilité de type GARCH (modèles asymétriques, modèles à mémoire longue, estimation robuste) ou de volatilité stochastique, les modèles à mélange de fréquences, les modèles non linéaires à seuils et les copules dans un cadre multivarié. Ces modélisations sont illustrées, le plus souvent, sur des données boursières, de taux de change ou de taux d'intérêt. Enfin, des mesures d'évaluation des prévisions issues de ces différentes modélisations sont proposées à partir de la prévision de la trajectoire future ou bien de la prévision de la densité de distribution (éditeur)

Suggested Citation

  • Amélie Charles & Olivier Darné & Laurent Ferrara, 2020. "Méthodes de prévision en finance," Post-Print hal-03711480, HAL.
  • Handle: RePEc:hal:journl:hal-03711480
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