Trois essais portant sur l'economie et sur l'econometrie financiere

Three essays in financial economics and econometrics

• Auteur / Autrice : Dirk Eddelbuttel
• Direction : Russell Davidson
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance en 1997
• Etablissement(s) : Paris, EHESS

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes génétiques

Taux de change

ARCH, Modèles

Résumé

Nous proposons un nouvel estimateur pour les modeles garch nous examinons par une etude de monte carlo. Cette procedure utilise une regression nonparametrique des k voisins les plus proches sur le carre des residus d'un modele a la premiere etape, et puis nous reestimons le modele a la troisieme etape en utilisant les valeurs prevues de la regression des k voisins les plus proches. La regression nonparametrique sur le carre des ecarts decales donne des valeurs d'estimation inefficaces. Une procedure de lissage basee sur une grille produits d'excellents resultats. Nous examinons la relation entre les informations et les moments conditionnels des rendements sur les taux de change. Nous montrons que la frequence des informations est significative par rapport a la variance conditionnelle. L'aggregation des informations globales intensifie la volatilite conditionnelle des variations dans le taux de change dans le cadre d'un modele garch parametrique. Nous examinons le probleme de trouver un portefeuille qui minimise l'erreur de depistage en utilisant un sous-ensemble d'actions. L'algorithme genetique hybride minimise la variance de l'erreur de depistage et ne cree pas de l'erreur de depistage statistiquement significative. Nous montrons que ces resultats sont significativement meilleurs que ceux produits par l'algorithme genetique canonique. Nous montrons egalement que l'algorithme converge sur le portefeuille de la variance minimum globale de l'erreur de depistage.