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Méthodes de prévision en finance


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Résumé

Une présentation des différentes méthodes économétriques appliquées à la prévision en finance et en macrofinance. Les modèles de type GARCH ou SV sont détaillés et illustrés d'exemples sur des données boursières, de taux de change et de taux d'intérêt, complétés par un panorama des derniers travaux de recherche sur le sujet. ©Electre 2024

Méthodes de prévision en finance

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.

Fiche Technique

Paru le : 03/09/2020

Thématique : Politique monétaire et budgétaire

Auteur(s) : Non précisé.

Éditeur(s) : Economica

Collection(s) : Corpus

Contributeur(s) : Directeur de publication : Amélie Charles - Directeur de publication : Olivier Darné - Directeur de publication : Laurent Ferrara

Série(s) : Non précisé.

ISBN : 978-2-7178-7098-5

EAN13 : 9782717870985

Reliure : Broché

Pages : 216

Hauteur: 26.0 cm / Largeur 20.0 cm


Épaisseur: 1.4 cm

Poids: 480 g