Catalogue des Mémoires de master
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Titre : |
Inference statistique dans les modeles garch |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
Djamel Akhdar, Auteur ; Nour el houda Maafi, Auteur ; Oussama Gacem, Auteur ; Alla eddine Aloui, Auteur ; Ines Lescheb, Directeur de thèse |
Editeur : |
CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine |
Année de publication : |
2019 |
Importance : |
38 f. |
Format : |
30 cm. |
Note générale : |
Une copie électronique PDF disponible en BUC. |
Langues : |
Français (fre) |
Catégories : |
Sciences Exactes:Mathématiques
|
Tags : |
SÈries ÖnanciËres Variance conditionnelle StationnaritÈ ModËles GARCH modËles ARCH Estimateur MLE Comportement asymptotique. |
Index. décimale : |
510 Mathématiques |
Résumé : |
Le but de ce mÈmoire est lÃÈtude probabiliste des modËles GARCH des sÈries
ÖnanciËres. Cette classe de modËles, introduite par Bollerslev [1], est jouÈe un rÙle
primordial au niveau de la description des sÈries ÖnanciËres vu le comportement
hÈtÈroscÈdastique de leur variance. Dans ces modËles, celle-ci sÃÈcrit comme une
fonction a¢ ne des valeurs passÈes du carrÈ de la sÈrie. Dans ce mÈmoire, nous
avons considÈrÈ les modËles courants de sÈries ÖnanciËres, ce sont les modËle AutorÈgressifs Conditionnellement HÈtÈroscÈdastiques gÈnÈralisÈs notÈs GARCH.
Les conditions de stationnaritÈ au sens strict et au second-ordre sont abordÈes
ainsi que certains rÈsultats thÈoriques importants. Ensuite, nous avons passÈ ‡
estimer les paramËtres de notre modËle par la mÈthode de maximum de vraisemblance notÈe MLE, par la suite, nous avons dÈrivÈ les propriÈtÈs asymptotique
de cet estimateur. On termine avec un ensemble dÃexpÈriences numÈriques qui
nous permet de conÖrmer nos rÈsultats thÈoriques en utilisant le logiciel R. |
Diplome : |
Master 2 |
Permalink : |
https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=11296 |
Inference statistique dans les modeles garch [texte imprimé] / Djamel Akhdar, Auteur ; Nour el houda Maafi, Auteur ; Oussama Gacem, Auteur ; Alla eddine Aloui, Auteur ; Ines Lescheb, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2019 . - 38 f. ; 30 cm. Une copie électronique PDF disponible en BUC. Langues : Français ( fre)
Catégories : |
Sciences Exactes:Mathématiques
|
Tags : |
SÈries ÖnanciËres Variance conditionnelle StationnaritÈ ModËles GARCH modËles ARCH Estimateur MLE Comportement asymptotique. |
Index. décimale : |
510 Mathématiques |
Résumé : |
Le but de ce mÈmoire est lÃÈtude probabiliste des modËles GARCH des sÈries
ÖnanciËres. Cette classe de modËles, introduite par Bollerslev [1], est jouÈe un rÙle
primordial au niveau de la description des sÈries ÖnanciËres vu le comportement
hÈtÈroscÈdastique de leur variance. Dans ces modËles, celle-ci sÃÈcrit comme une
fonction a¢ ne des valeurs passÈes du carrÈ de la sÈrie. Dans ce mÈmoire, nous
avons considÈrÈ les modËles courants de sÈries ÖnanciËres, ce sont les modËle AutorÈgressifs Conditionnellement HÈtÈroscÈdastiques gÈnÈralisÈs notÈs GARCH.
Les conditions de stationnaritÈ au sens strict et au second-ordre sont abordÈes
ainsi que certains rÈsultats thÈoriques importants. Ensuite, nous avons passÈ ‡
estimer les paramËtres de notre modËle par la mÈthode de maximum de vraisemblance notÈe MLE, par la suite, nous avons dÈrivÈ les propriÈtÈs asymptotique
de cet estimateur. On termine avec un ensemble dÃexpÈriences numÈriques qui
nous permet de conÖrmer nos rÈsultats thÈoriques en utilisant le logiciel R. |
Diplome : |
Master 2 |
Permalink : |
https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=11296 |
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