Econométrie De La Finance – Apprendre En Ligne: Ki & Hi -4- Tome 4
Le modèle linéaire à équation unique (2 variables) Posons une variable dépendante Y et une variable indépendante X. En supposant que les deux variables soient linéairement liées, l'espérance conditionnelle de Y est une fonction linéaire de X i, tel que: E(Y|X i) = B 1 + B 2 X i on peut alors définir la fonction de régression de la population (FRP) comme suit: Y i = B 1 + B 2 X i + u i où B 1 et B 2 sont des paramètres fixes connus sous le nom de coefficients de régression. ECONOMETRIE DE LA FINANCE. Analyses historiques de Ariane Szafarz - Livre - Decitre. Graphiquement, B 1 représente la valeur de l'ordonnée à l'origine, tandis que B 2 représente la pente de la droite de régression. Le terme u i fait référence au terme résiduel (ou terme d'erreur). Voici un exemple de régression linéaire simple ayant conne variable indépendante le temps (en jours) et comme variable dépendante le niveau du S&P TSX composite. Aux fins de l'exemple, considérons que la période du 2 janvier 2009 au 1er septembre 2009 réprésente l'ensemble des données disponibles (la population) et qu'il n'y a pas d'autocorrélation, ni d'hétéroscédasticité sur la série.
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Estimer n'est pas tout: Validation des résultats. Cas pratique: Analyse des risques sectoriels d'un fond. Les pièges et les termes qui font peur: Hétérogénéité. Endogénéité. Régressions fallacieuses. Hétéroscédasticité. Autocorrélation. Exemples pratiques. Analyser et modéliser la dynamique des données: Notion de série temporelle. Stationnarité et comment la tester. Que faire si la série n'est pas stationnaire? Exemple: Transformations de série de prix. Retour à la moyenne et sa modélisation. Cas pratique: Modèle AR(1) et modèle de Vasiçek. Cadre plus général de modèles ARMA. Économétrie de la finance amande tunisie. Liens avec le traitement de signal et les filtres. Estimation par maximum de vraisemblance. Méthode de Box-Jenkins pour l'identification de modèles. Cas pratique: Dynamique d'un taux de change. Devises ancrées et flottantes. Comment faire et ne pas faire les prévisions? Cas de dynamiques complexes: Caractérisation de l'hétéroscédasticité. Modèle GARCH(1, 1). Dynamique à sauts. Cas pratique: Volatilité du taux de change.
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Graphiquement, il est difficile, voir impossible, de représenter une régression multiple dans un plan cartésien en deux dimensions. Cependant, en posant X 3 = X 2 2 on peut trouver les paramètres B 1, B 2 et B 3 qui permetront de tracer une parabole sur la série à l'étude. Ici, les points bleus représentent un sentier aléatoire simulé du niveau de l'indice S&P TSX Composite, sur lequel une moyenne mobile 10 jours à été appliquée. La ligne rouge est le résultat de notre régression avec la méthode des moindres carrés ordinaires. L'équation résultant de cette régression est la suivante: Y i = 8956 - 13. 39*X 2, i + 0. Économétrie de la finance liban. 06* X 2 2 Théoriquement, il ne s'agit pas réellement d'une régression multiple, puisque nous avons substitué la variable indépendante X 3 par une élévation au carré de notre première variable indépendante. Cependant, le but était d'introduire le concept de régression multiple et de représenter graphiquement une FRP différente d'une régression linéaire simple, et cette approche nous le permet.
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Il est alors possible de faire passer une droite représentant le mieux la relation supposée linéaire entre les deux variables. Ici, chaque point bleu représente un rendement quotidien du S&P TSX composite entre le 2 janvier et le 1er septembre 2009. Économétrie de la finance islamique. Visuellement, l'avantage prédictif de l'analyse de régression est évident puisque, selon les hypothèses, il serait plausible que les prochains rendements de l'indice boursier canadien ne soient pas très éloignés de la droite de régression (en rouge). Dans l'exemple précédent, la fonction de régression de la population, obtenue avec la méthode des moindres carrés ordinaires, pouvait s'écrire comme suit: Y i = 16. 6915*X i + 8147. 3004 En réalité, la FRP est un concept idéalisé car on a rarement accès à la population entière, et lorsque c'est le cas, les données les moins récentes ne sont habituellement pas pertinentes. Par exemple, si nous avions considéré l'ensemble de l'historique des rendements du S&P TSX pour effectuer notre régression, les rendements observés en 1950 auraient eu le mème impact que ceux de 2009.
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Ces renseignements sont fournis dans la figure 7. -Figure Nous observons que les valeurs de l'autocorrélation et l'autocorrélation partielle des résidus sont relativement faibles pour tous les retards considérés. En effet, elles sont quasiment nulles. Ce qui signifie que les résidus ne sont pas corrélés. Ces résultats sont vérifiés par le test de Ljung Box. COURS - Économétrie pour la Finance | cours scientifiques libres. ] La formulation GARCH introduit une composante moyenne mobile: Un résultat important des modèles GARCH présenté par Bollerslev est que si les zt sont gaussiens, alors la loi marginale des a des queues plus épaisses qu'une loi normale. La flexibilité de ce type de modèle permet donc de modéliser des comportements non linéaires. Ce qui explique en partie sa grande utilisation pour l'étude des séries financières Estimation et validation des modèles Il existe diverses méthodes d'estimation: paramétriques, semi- paramétriques et non paramétriques. Nous présentons ici l'estimation paramétrique du maximum de vraisemblance. ] Ä 2: ˆ Ÿ ghôæâÞæôÏÂÞ°ô£Þô£ô"ôˆôxôeSxôˆôxô#jhoa§EHâÿOJ[2]QJ[3]U ^J[4]aJ%j2Ñ F hoa§OJ[5]QJ[6]U V ^J[7]aJjhoa§OJ[8]QJ[9]U ^J[10]aJhyOÃOJ[11] QJ[12]^J[13]aJhoa§5?
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Format 14. 8 x 21. 1 cm Cette série n'a pas encore d'avis Collectionneur ou néophyte, retrouvez les précédentes aventures de Ki et Hi Complétez avec les autres albums de Ki et Hi Voir tous les albums Découvrez d'autres séries du même genre
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