Résumé: Nous étudions la puissance en terme de prévision des processus basés sur la méthode du noyau en utilisant la version non paramétrique du critère « Final Prediction error » pour identifier un processus fonctionnel hétéroscédastique. Cette identification nécessite une...

Résumé: Nous étudions la puissance en terme de prévision des processus basés sur la méthode du noyau en utilisant la version non paramétrique du critère « Final Prediction error » pour identifier un processus fonctionnel hétéroscédastique. Cette identification nécessite une...

Cet article vise à analyser le comportement cyclique de la série du cours de l'action Orange du 03/01/2000 à 02/02/2017 par la recherche de la non linéarité à travers d'une classe de modèles non paramétriques hétéroscédastiques, notée NAR-ARCH. L'identification des modèles non...

This paper aims to analyze the cyclical behavior of stock exchange Orange prices from 01/03/2000 to 02/02/2017 by the research of nonlinearities through a class of heteroscedastic non parametric models. The identification of non parametric models requires the selection of the Markov coefficients...

Résumé: Cet article analyse le comportement cyclique des flux de trésorerie et notamment ses propriétés statistiques à travers une classe de modèles ARMA avec erreur GARCH, notée ARIMA-GARCH ; cette classe inclut une tendance stochastique, la dépendance à court terme ainsi que le terme...

This paper proposes an indirect inference (Gourieroux, Monfort and Renault, 1993; Smith, 1993) estimation method for a large class of dynamic equilibrium models. Our approach is based on the observation that the econometric structure of these systems naturally generates auxiliary equilibria that can...

The forecasting literature has identified three important and broad issues: the predictive content is unstable over time, in-sample and out-of-sample discordant results and the problematic statistical inference with highly persistent predictors. In this paper, we simultaneously address these...

We apply several recently proposed tests for structural breaks in conditional variance and covariance dynamics. The tests apply to both the class of ARCH and SV type processes and allow for long memory features. We also apply them to data-driven volatility estimators using high-frequency data...

We identify and examine the presence of the long memory in equity returns and more generally in specific transformations of these returns, on both the US and European stock markets. Taking into account the persistence phenomenon, we analyze the effect of the splitting of the sample period on the...

Cet article vise à identifier un processus non linéaire par la méthode du noyau. Cette identification nécessite une sélection rigoureuse des coefficients de Markov et le choix de la fenêtre qui détermine le degré de lissage de l’estimateur. This paper aims to identify a nonlinear...