Arch Garch Taux De Change

l’investissement. Dans ce cas la rémunération de l’investissement est d’autant plus grande que la durée du placement est longue.Un investissement à trois mois est moins risqué qu’un investissement sur 20 ans.Dans la pratique, cela se traduit par une courbe de taux croissant. ____________________________________________________________ ____________ 3 / 40 Mémoire : Mesure de la rentabilité et du risque ____________________________________________________________ _______________ Le risque porte également

cela, la problématique était de rendre compte du hasard boursier et de rationaliser son modèle de formation de prix. Car dans un contexte de dérégulation des marchés financiers au milieu des années 1970, tenir compte de la nouvelle volatilité des taux de change permettait de couvrir ces risques dans un environnement incertain. C’est ainsi qu’ont émergé les produits dérivés et les travaux de Black, Scholes et Merton (1973) récompensés par un prix Nobel en 1997 (à titre posthume pour Black décédé en 1995)

psychiatre, Paris Pr BOURIN Michel, psychiatre, Nantes Dr BOUTGES Bruno, généraliste, Bordeaux Dr BURDET-DUBUC Martine, psychiatre, Villiers-sur-Marne Pr CAMUS Vincent, psychiatre, Tours Dr CLAUDEL Bertrand, psychiatre, Paris Dr CUCHE Henry, psychiatre, Garches Pr GORWOOD Phillip, psychiatre, Colombes Dr GUIBERT Serge, psychiatre, Poitiers Dr HERRMANN Patrick, généraliste, Ebersheim Pr KAHN Jean-Pierre, psychiatre, Dommartin-lès-Toul Dr LEMOINE Patrick, psychiatre, Meyzieu Dr LE NOC Yves, généraliste, Nantes

d’´conomie de l’incertain e Mod´liser des rendements boursiers e Que cherche-t-on ` mod´liser ? a e Processus ARCH et GARCH Processus ` volatilit´ stochastique a e Du rendement d’un titre au rendement d’un portefeuille Retour ` la VaR : les probl`mes d’estimation a e Estimation de la Value-at-Risk, un mot de th´orie des extrˆmes e e Estimation de la Value-at-Risk pour des processus GARCH 8 ´ ´ Arthur CHARPENTIER - econometrie de la finance (2008/2009) La gestion des risques ` A la fin des

numériques (et à les remplacer par des valeurs manquantes), l’option force est à ajouter à la commande destring. Pour faire l’opération inverse (d’une variable numérique à une chaine de caractères, la commande est tostring (mêmes syntaxe et options). Pour changer le format d’affichage d’une variable, format variable format. Pour n’afficher que les 20 premiers caractères d’une chaîne de caractères, format chaine %20s. 2.4 2.4.1 Gestion des données Fusion de bases Stata ne peut ouvrir qu’une seule base de

du 20ème siècle, ce sont les politiques monétaires qui se chargent de l’objectif de la stabilité économique en général et de la stabilité des prix en particulier. Le système monétaire international qui prévaut à cette époque est celui de l’étalon change-or (Gold Exchange Standard). Ce système repose sur le fait qu’un déficit de la balance commerciale d’un pays conduit mécaniquement à une sortie d’or, ce qui accroît son endettement. Par exemple aux États-Unis, l’endettement de 1929 était de 370% de

(Paris) Membres : Dr. Véronique Bonniaud (Besançon) Dr. Kathleen Charvier (Lyon) Pr. Pierre Denys (Garches) Dr. Marianne De Sèze (Bordeaux) Dr. Guy Egon (Le Mans) Pr. Denis Lagauche (Metz) Dr. Frédérique Le Breton (Paris) Dr. Philippe Gallien (Rennes) Dr. Jacques Kerdraon (Kerpape) Dr. Jean Jacques Labat (Nantes) Mme Sandra Laribe-Caget (Paris) Dr. Michèle Mane (Paris) Mme Brigitte Mouchel (Garches) Pr. Brigitte Perrouin Verbe (Nantes) Mme Marie Laure Romensky (Suresnes) Mme Elisabeth Shao (Bordeaux)

Facteurs macroéconomiques 2.4.1. Chômage 2.4.2. Dépenses des consommateurs 2.4.3. Indices des prix à la consommation 2.4.4. Indicateurs de conjoncture 2.4.5. Indicateurs de confiance des consommateurs 2.4.6. Evolution des marchés financiers 2.4.7. Taux d‟intérêt et coût du crédit 120 121 124 125 128 131 133 134 2.4.8. Variables macroéconomiques retenues dans le modèle explicatif 136 2.4.9. Analyse des corrélations 137 9 PARTIE 3 : MODELISATION DU RISQUE SYTEMATIQUE 139 1. MODELE

afin de maximiser l’espérance de gain à long terme d’un portefeuille d’actions. Or, la plupart des modèles mathématiques de variations de cours existants permettent de reproduire très peu de faits stylisés : on peut par exemple citer les modèles ARCH/GARCH qui prennent en compte le fait qu’il existe une dépendance temporelle entre les rendements, et qui permettent ainsi de reproduire les phénomènes de Clusturing de volatilité. Identifier l’origine des faits stylisés est donc très utile d’un point de

Modélisation en économie et gestion 1. Utilité et définition de l’économétrie . . 1 2. Relations économiques . .. . . . .. . . . .. . . 2 3. Vérification de l’adéquation empirique des relations . . .. . . . .. . . . .. . . . .. . . .. . . 2 4. Mesure des taux de réaction .. . . . .. . . 3 5. Formes fonctionnelles et paramètres .. 3 5.1 Choix d’une relation linéaire . . . . . . 3 5.2 Choix d’une relation non linéaire 4 6. Validation empirique et types de données . .. . . .. . . . .. . . . .. . . . .. .