| Titre : |
Traité d'économétrie financière : modélisation financière |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Raymond Théoret, Auteur ; François-Eric Racicot, Auteur |
| Editeur : |
Presses de l'Université de Québec |
| Année de publication : |
2001 |
| Importance : |
384 p. |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-7605-1123-1 |
| Note générale : |
Economie e-book/10 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
SCIENCES SOCIALES
|
| Mots-clés : |
MODELISATION FINANCIERE TRAITE ECONOMIQUE FINANCE STATISTIQUE AUTOCORRELATION DES ERREURS RESIDUELLES HETEROSCEDASTICITE |
| Index. décimale : |
330 Economie |
| Résumé : |
Jusqu’au début des années 1980, l’économétrie s’est développée à un
rythme lent. Elle a beaucoup de mal à se libérer du paradigme statistique classique. Mais avec la poussée fulgurante de
l’informatique, l’économétrie a connu un essor fort appréciable ces
vingt dernières années. Que l’on pense à la multiplication
effrénée des modèles économétriques non linéaires, des modèles de
volatilité et des nouvelles techniques d’estimation comme le GMM ou
la méthode des moments simulés, pour ne nommer que quelques
nouveaux champs de l’économétrie contemporaine. Mais ce qui est encore plus saisissant, c’est l’avancée au pas de charge de l’économétrie dans le domaine de la théorie financière. En effet, la théorie des produits dérivés, qui prend sa source au début des années 1970, fait de plus en plus appel aux modèles économétriques de volatilité, tels les modèles GARCH, et à la méthode du GMM pour estimer les paramètres des équations différentielles stochastiques qui servent à la détermination des prix des options, entres autres. L’économétrie a permis au modèle du CAPM, bien connu en théorie financière, de s’affranchir de son cadre statique. On peut maintenant parler de bêtas variables dans le temps et la transposition de l’approche GARCH au CAPM a permis de le situer dans un cadre multivarié. La finance corporative emprunte de plus en plus
à l’économétrie. Ainsi, l’analyse des investissements des entreprises
dans un contexte d’incertitude donne lieu à la formulation d’équations
différentielles stochastiques dont l’estimation des paramètres exige le
recours à l’économétrie, entre autres à la méthode économétrique du
GMM. L’incursion de l’économétrie dans le domaine de la finance a
donné lieu à l’apparition d’une nouvelle discipline : l’économétrie
financière. L’économètre financier, en plus de maîtriser l’économétrie
moderne, doit disposer de bases solides en théorie financière de façon
à pouvoir opérer une symbiose des deux disciplines que sont l’économétrie et la finance. La formation de l’économètre financier est donc très exigeante. Le présent Traité d’économétrie financière s’attaque à cette discipline complexe en visant à exposer au lecteur les fondements de l’économétrie financière. Les applications des méthodes économétriques présentées dans notre Traité seront donc tirées de la théorie financière moderne. Il n’existe pas à notre avis de manuel rédigé en français qui se soit donné notre objectif. Du fait de l’importance de plus en plus grande de la finance empirique, notre Traité vient combler une grave lacune qui existe encore aujourd’hui au sein des outils pédagogiques à la disposition des étudiants de la finance et de l’économie financière. Il vise la clientèle des étudiants de troisième année du baccalauréat spécialisé en finance ou en économie financière et des étudiants des divers programmes de MBA, de maîtrise en finance appliquée ou de DESS en finance. Il s’adresse au spécialiste de la finance, analyste financier, gestionnaire de portefeuille, ingénieur financier, qui souhaite effectuer un tour d’horizon complet et rigoureux de l’économétrie financière moderne. Tout en se voulant une introduction à l’économétrie financière moderne, notre Traité d’économétrie financière vise à approfondir certains domaines-clefs de cette discipline, parfois jugés complexes par l’étudiant, comme les modèles GARCH et le GMM. Dans son souci de rigueur, notre Traité fournit très souvent au lecteur les preuves des diverses formules qui y apparaissent. Dans son souci pédagogique, notre Traité renferme des chapitres ou sections consacrés à des rappels de la statistique ou du calcul matriciel. Voici un bref survol de notre Traité d’économétrie financière. Le chapitre 1 porte sur des rappels de notions statistiques de base qui sont utilisées par la suite dans notre manuel. On y expose, entre autres, une version étoffée de la méthode d’estimation du maximum
de vraisemblance. Les chapitres 2 et 3 sont les chapitres classiques de
tout manuel d’économétrie. Ils présentent le modèle linéaire à deux variables et le modèle linéaire général. Les chapitres 4 et 5 ont trait à des variations sur les modèles linéaire et non linéaire. Y sont présentés, entre autres : le modèle des moindres carrés non linéaires et le modèle Box-Cox ; les tests J et RESET ; le test de Chow ; une introduction à la théorie asymptotique ; les tests LM, LR et de Wald ; une introduction à la théorie des variables instrumentales et au phénomène de la multicollinéarité. Le chapitre 6 se penche sur les méthodes numériques utilisées en économétrie. On y aborde la simulation de Monte Carlo, la technique dite du bootstrapping et celle du kernel. On y montre comment évaluer le prix d’une option asiatique à partir d’une simulation de Monte Carlo. Les chapitres 7 et 8 s’attardent aux problèmes économétriques classiques de l’hétéroscédasticité et de l’autocorrélation des erreurs résiduelles. Le chapitre 9 concerne la théorie économétrique des séries temporelles. Y font figure les processus stochastiques, les modèles ARMA et ARIMA, les prévisions à l’aide de séries chronologiques, les tests de racines unitaires et le phénomène de la cointégration. Le chapitre 10 dirige son collimateur sur un problème statistique important dans le domaine des séries financières : l’hétéroscédasticité conditionnelle. Une attention particulière est accordée aux modèles ARCH, ARCH-M, GARCH, EGARCH et TARCH. La prévision des séries chronologiques dans un contexte d’hétéroscédasticité conditionnelle y est étudiée. Enfin, les applications que contient ce chapitre concernent le modèle financier du CAPM. On y montre entres autres comment estimer le modèle du CAPM dans le cadre d’un modèle GARCH multivarié et, le chapitre 11 s’attaque à la méthode des moments généralisés, dont l’acronyme est : GMM, on y démontrons comment cette technique d’estimation intègre les modèles classiques d’estimation : modèle des moindres carrés linéaires, des doubles moindres carrés et du maximum de vraisemblance. Comme application de la méthode du GMM, nous estimons les paramètres du modèle stochastique de taux d’intérêt de Schaefer et Schwartz dans un contexte canadien. |
| Numéro du document : |
Economie e-book/10 |
| Niveau Bibliographique : |
1 |
| Indicateur Bibliographique : |
B |
| Bull1 (Theme principale) : |
ECONOMIE |
| Bull2 (Theme secondaire) : |
ECONOMETRIE |
Traité d'économétrie financière : modélisation financière [texte imprimé] / Raymond Théoret, Auteur ; François-Eric Racicot, Auteur . - Presses de l'Université de Québec, 2001 . - 384 p. ISBN : 978-2-7605-1123-1 Economie e-book/10 Langues : Français ( fre)
| Catégories : |
SCIENCES SOCIALES
|
| Mots-clés : |
MODELISATION FINANCIERE TRAITE ECONOMIQUE FINANCE STATISTIQUE AUTOCORRELATION DES ERREURS RESIDUELLES HETEROSCEDASTICITE |
| Index. décimale : |
330 Economie |
| Résumé : |
Jusqu’au début des années 1980, l’économétrie s’est développée à un
rythme lent. Elle a beaucoup de mal à se libérer du paradigme statistique classique. Mais avec la poussée fulgurante de
l’informatique, l’économétrie a connu un essor fort appréciable ces
vingt dernières années. Que l’on pense à la multiplication
effrénée des modèles économétriques non linéaires, des modèles de
volatilité et des nouvelles techniques d’estimation comme le GMM ou
la méthode des moments simulés, pour ne nommer que quelques
nouveaux champs de l’économétrie contemporaine. Mais ce qui est encore plus saisissant, c’est l’avancée au pas de charge de l’économétrie dans le domaine de la théorie financière. En effet, la théorie des produits dérivés, qui prend sa source au début des années 1970, fait de plus en plus appel aux modèles économétriques de volatilité, tels les modèles GARCH, et à la méthode du GMM pour estimer les paramètres des équations différentielles stochastiques qui servent à la détermination des prix des options, entres autres. L’économétrie a permis au modèle du CAPM, bien connu en théorie financière, de s’affranchir de son cadre statique. On peut maintenant parler de bêtas variables dans le temps et la transposition de l’approche GARCH au CAPM a permis de le situer dans un cadre multivarié. La finance corporative emprunte de plus en plus
à l’économétrie. Ainsi, l’analyse des investissements des entreprises
dans un contexte d’incertitude donne lieu à la formulation d’équations
différentielles stochastiques dont l’estimation des paramètres exige le
recours à l’économétrie, entre autres à la méthode économétrique du
GMM. L’incursion de l’économétrie dans le domaine de la finance a
donné lieu à l’apparition d’une nouvelle discipline : l’économétrie
financière. L’économètre financier, en plus de maîtriser l’économétrie
moderne, doit disposer de bases solides en théorie financière de façon
à pouvoir opérer une symbiose des deux disciplines que sont l’économétrie et la finance. La formation de l’économètre financier est donc très exigeante. Le présent Traité d’économétrie financière s’attaque à cette discipline complexe en visant à exposer au lecteur les fondements de l’économétrie financière. Les applications des méthodes économétriques présentées dans notre Traité seront donc tirées de la théorie financière moderne. Il n’existe pas à notre avis de manuel rédigé en français qui se soit donné notre objectif. Du fait de l’importance de plus en plus grande de la finance empirique, notre Traité vient combler une grave lacune qui existe encore aujourd’hui au sein des outils pédagogiques à la disposition des étudiants de la finance et de l’économie financière. Il vise la clientèle des étudiants de troisième année du baccalauréat spécialisé en finance ou en économie financière et des étudiants des divers programmes de MBA, de maîtrise en finance appliquée ou de DESS en finance. Il s’adresse au spécialiste de la finance, analyste financier, gestionnaire de portefeuille, ingénieur financier, qui souhaite effectuer un tour d’horizon complet et rigoureux de l’économétrie financière moderne. Tout en se voulant une introduction à l’économétrie financière moderne, notre Traité d’économétrie financière vise à approfondir certains domaines-clefs de cette discipline, parfois jugés complexes par l’étudiant, comme les modèles GARCH et le GMM. Dans son souci de rigueur, notre Traité fournit très souvent au lecteur les preuves des diverses formules qui y apparaissent. Dans son souci pédagogique, notre Traité renferme des chapitres ou sections consacrés à des rappels de la statistique ou du calcul matriciel. Voici un bref survol de notre Traité d’économétrie financière. Le chapitre 1 porte sur des rappels de notions statistiques de base qui sont utilisées par la suite dans notre manuel. On y expose, entre autres, une version étoffée de la méthode d’estimation du maximum
de vraisemblance. Les chapitres 2 et 3 sont les chapitres classiques de
tout manuel d’économétrie. Ils présentent le modèle linéaire à deux variables et le modèle linéaire général. Les chapitres 4 et 5 ont trait à des variations sur les modèles linéaire et non linéaire. Y sont présentés, entre autres : le modèle des moindres carrés non linéaires et le modèle Box-Cox ; les tests J et RESET ; le test de Chow ; une introduction à la théorie asymptotique ; les tests LM, LR et de Wald ; une introduction à la théorie des variables instrumentales et au phénomène de la multicollinéarité. Le chapitre 6 se penche sur les méthodes numériques utilisées en économétrie. On y aborde la simulation de Monte Carlo, la technique dite du bootstrapping et celle du kernel. On y montre comment évaluer le prix d’une option asiatique à partir d’une simulation de Monte Carlo. Les chapitres 7 et 8 s’attardent aux problèmes économétriques classiques de l’hétéroscédasticité et de l’autocorrélation des erreurs résiduelles. Le chapitre 9 concerne la théorie économétrique des séries temporelles. Y font figure les processus stochastiques, les modèles ARMA et ARIMA, les prévisions à l’aide de séries chronologiques, les tests de racines unitaires et le phénomène de la cointégration. Le chapitre 10 dirige son collimateur sur un problème statistique important dans le domaine des séries financières : l’hétéroscédasticité conditionnelle. Une attention particulière est accordée aux modèles ARCH, ARCH-M, GARCH, EGARCH et TARCH. La prévision des séries chronologiques dans un contexte d’hétéroscédasticité conditionnelle y est étudiée. Enfin, les applications que contient ce chapitre concernent le modèle financier du CAPM. On y montre entres autres comment estimer le modèle du CAPM dans le cadre d’un modèle GARCH multivarié et, le chapitre 11 s’attaque à la méthode des moments généralisés, dont l’acronyme est : GMM, on y démontrons comment cette technique d’estimation intègre les modèles classiques d’estimation : modèle des moindres carrés linéaires, des doubles moindres carrés et du maximum de vraisemblance. Comme application de la méthode du GMM, nous estimons les paramètres du modèle stochastique de taux d’intérêt de Schaefer et Schwartz dans un contexte canadien. |
| Numéro du document : |
Economie e-book/10 |
| Niveau Bibliographique : |
1 |
| Indicateur Bibliographique : |
B |
| Bull1 (Theme principale) : |
ECONOMIE |
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