Econométrie de la finance et séries temporelles

Exposé Comptabilité & finances Finance

Date de publication :

12/06/2008

Langue :

Français

Format :

.doc

Nombre de pages :

32 pages

Niveau :

expert

Consulté :

3 fois

Avis client :

non évalué

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Sommaire :

Sommaire

Utiliser les données du fichier m-gmsp5099.dat qui contient le logarithme des rendements en pourcentage (données mensuelles) des indices GM et S&P500 de 1950 à 1999. Les rendements GM sont dans la colonne 1
1. Justification de la modélisation GARCH
2. Estimation et validation des modèles
3. Présentation des données et détection d'une non-linéarité
Question 1 : Construire un modèle GARCH(p,q) avec des erreurs de distribution normales pour le logarithme des rendements sur l'action GM. Ce modèle aurait la forme
1. Estimation d'un modèle GARCH pour les rendements GM
2. Validation du modèle
Question 2 : Construire un modèle GARCH-M avec des erreurs normales pour le logarithme des rendements sur l'actif GM. Justifier votre modèle en utilisant les tests de diagnostics standards et écrire le modèle final ajusté
1. Présentation du processus GARCH-M
2. Estimation des modèles GARCH-M pour les rendements GM
3. Validation des modèles
Question 3 : Construire un modèle GARCH si les erreurs sont engendrées par une distribution de Student avec six degrés de liberté. Contrôler le modèle et écrire le modèle final ajusté
1. Présentation du modèle GARCH(p,q) avec erreur distribuées selon un loi de Student
2. Le choix du meilleur modèle
3. Tests de validation du modèle
Question 4 : Construire un modèle GARCH si les erreurs sont engendrées par une distribution de Student et les degrés de liberté sont estimés. Écrire le modèle ajusté. Soit v les degrés de liberté de la distribution Student, tester l'hypothèse que v=6 contre l'hypothèse alternative en utilisant une statistique de rapport de vraisemblance à un seuil de 5%. Qu'en concluez-vous ?
1. Construction du modèle GARCH
2. Test du de l'hypothèse v=6
Question 5 : Construire un modèle EGARCH (sans effet de levier) pour les logarithmes des rendements de l'action GM. Justifier votre modèle en utilisant les tests de diagnostics standarts et écrire le modèle final ajusté
1. Présentation du modèle EGARCH
2. Application aux rendements GM
3. Validation du modèle
4. Analyse complémentaire : EGARCH avec erreurs Student

Résumé :

Utiliser les données du fichier m-gmsp5099.dat qui contient le logarithme des rendements en pourcentage (données mensuelles) des indices GM et S&P500 de 1950 à 1999.

Remarques Préliminaires : La première partie de ce dossier est consacrée à la présentation des modèles théoriques que nous utiliserons afin de répondre aux questions du projet. Ainsi, nous allons dans un premier temps, faire quelques rappels concernant les fondements de la modélisation ARCH. Nous expliquerons ensuite la méthodologie appliquée pour l'estimation et la validation des modèles. Enfin, nous étudierons brièvement la série des rendements GM afin de savoir comment elle a été construite et quelles sont ses particularités.