Book Description
Cet ouvrage a comme premier objectif de prouver l’inefficacité d’un marché boursier, en proposant la possibilité du développement d’un modèle de sélection d’un portefeuille d’actions à un rendement supérieur aux indices boursiers. L’analyse financière rigoureuse des compagnies cotées à la Bourse de Bucarest peut-elle permettre d’identifier précisément de telles actions? Comment appliquer la modélisation mathématique de la volatilité des actifs financiers? Théorie du marché des capitaux, management actif théorique mais aussi pratique de portefeuille, analyse des modélisations des séries parallèles… Au-delà de l’étude pointue du marché boursier roumain, Cristiana Doina Tudor signe un opus de référence – modèles AR, ARMA, GARCH, ARCH, tests de causalité Granger, etc. –, truffé de cas concrets, qui saura séduire les spécialistes de la finance.
Author: Christian Gourieroux Publisher: FeniXX ISBN: 2402460423 Category : Business & Economics Languages : fr Pages : 667
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Ce livre est une présentation synthétique des méthodes d'analyse des séries temporelles, et de leurs utilisations en économétrie. Les méthodes classiques, comme la dé-saisonnalisation ou la prévision fondée sur des modèles ARIMA, sont étudiées en détail. Il en est de même des problèmes plus récents, comme la causalité, l'exogénéité, la co-intégration, les tests de racine unité, les processus fractionnaires, les anticipations... Enfin, les techniques issues de l'automatique, comme le filtrage et le lissage de Kalman, sont également décrites et utilisées pour la modélisation des séries économiques. Des exercices - et une bibliographie - sont disponibles pour chaque chapitre. La deuxième édition intègre, en particulier, les développements récents de l'économétrie des processus non stationnaires.
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Ce livre traite de manière pédagogique l'ensemble des méthodes - classiques et modernes - d'analyse des séries temporelles et répond aux questions suivantes : Comment élaborer des prévisions de ventes ? Comment interpréter un corrélogramme et un spectre ? Qu'est ce qu'un lissage exponentiel ? Comment procéder aux tests de racine unitaire ? Qu'est ce qu'un processus ARMA et la méthodologie de Box-Jenkins ? Pourquoi recourir aux processus ARFIMA de mémoire longue ? Comment détecter un processus ARCH ? L'ouvrage aborde les méthodes économétriques des séries temporelles qui ont valu, en 2003, le prix Nobel d'économie à l'Américain Robert F. Engle et au Britannique Clive W. J. Granger et en présentent les techniques standards de traitement (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel), puis les méthodes modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, tests de racines unitaires, modèles ARIMA et ARFIMA, modèles ARCH,...). Les applications de ces techniques concernent des disciplines très diverses comme la prévision macroéconomique, la finance, le marketing, etc. L'alternance systématique de cours et d'exercices corrigés permet de mettre en pratique les connaissances acquises dans le cours. Les corrigés des exercices sont accompagnés de l'utilisation de logiciels. Un site Internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement.
Author: Régis Bourbonnais Publisher: Dunod ISBN: 2100842560 Category : Business & Economics Languages : fr Pages : 368
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L’analyse des séries temporelles, discipline faisant appel à des mathématiques poussées, trouve ses applications principales en macroéconomie, en finance, ou en marketing. Cet ouvrage explique de manière pédagogique les techniques classiques et modernes d’analyse des séries temporelles. Le lecteur y découvrira entre autres quelles sont les méthodes de prévision des ventes, ce que sont un lissage exponentiel et la méthodologie de Box-Jenkins, comment procéder à l’analyse spectrale, pourquoi recourir aux processus ARFIMA ou ARCH ou à quoi correspondent les tests de racine unitaire et comment les utiliser. Les séries statistiques et les programmes de traitement utilisés dans les exercices sont téléchargeables sur le site dunod.com.
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Cette thèse présente quelques contributions à la modélisation des séries temporelles, notamment dans le développement de modèles de gestion de portefeuille. Nos travaux mettent en évidence le phénomène de Corrélation Breakdowns. Ce phénomène se matérialise par une convergence soudaine de la corrélation entre les rendements des actifs. En particulier, cet effet apparaît pendant les périodes de crises financières, mais parfois aussi au cours de périodes d'euphorie des marchés financiers. Afin de mesurer et de gérer les risques de marché, les analystes financiers tiennent compte de la variabilité et de la corrélation des rendements des actifs détenus dans leurs portefeuilles. L'une des difficultés qu'ils rencontrent pour ce faire, est qu'en période de volatilité accrue des marchés, les corrélations entre les rendements des actifs peuvent différer sensiblement de celles observées sur les marchés plus calmes. Le problème de la "Corrélation Breakdown " pendant les périodes de plus grande volatilité est bien connu.Dans un premier temps, nous nous sommes penchées sur la modélisation de la volatilité variant dans le temps et des corrélations conditionnelles des séries temporelles multivariées. Nous avons réalisé la modélisation de la volatilité variable dans le temps des séries chronologiques univariées en utilisant des GARCH multivariés (volatilité stochastique), dans le but de proposer un moyen de mesurer les périodes des chutes hétérogènes de la dynamique de la matrice de covariance du modèle GARCH. Le modèle ARCH peut nous donner des corrélations plus stables en négligeant l'hétéroscédasticité. L'ensemble des résultats est basé sur la procédure d'estimation du Maximum de Vraisemblance mis en œuvre sur des données réelles du CAC40, des secteurs de la chimie et de la pharmacie. Dans un second temps, nous nous sommes interrogées sur les stratégies d'anticipation d'un changement de corrélation. Nous avons donc réalisé un problème d'optimisation qui consiste à trouver des solutions en respectant des contraintes qui maximisent le rendement d'un portefeuille et minimisent le risque. En outre, nous nous sommes intéressées à l'impact des anticipations d'une rupture de corrélation dans un portefeuille optimal en maximisant le ratio Sharpe.
Author: Eric Zivot Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 0387323481 Category : Business & Economics Languages : en Pages : 998
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This book represents an integration of theory, methods, and examples using the S-PLUS statistical modeling language and the S+FinMetrics module to facilitate the practice of financial econometrics. It is the first book to show the power of S-PLUS for the analysis of time series data. It is written for researchers and practitioners in the finance industry, academic researchers in economics and finance, and advanced MBA and graduate students in economics and finance. Readers are assumed to have a basic knowledge of S-PLUS and a solid grounding in basic statistics and time series concepts. This edition covers S+FinMetrics 2.0 and includes new chapters.
Author: Ngai Hang Chan Publisher: John Wiley & Sons ISBN: 0471461644 Category : Mathematics Languages : en Pages : 225
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Elements of Financial Time Series fills a gap in the market in the area of financial time series analysis by giving both conceptual and practical illustrations. Examples and discussions in the later chapters of the book make recent developments in time series more accessible. Examples from finance are maximized as much as possible throughout the book. * Full set of exercises is displayed at the end of each chapter. * First seven chapters cover standard topics in time series at a high-intensity level. * Recent and timely developments in nonstandard time series techniques are illustrated with real finance examples in detail. * Examples are systemically illustrated with S-plus with codes and data available on an associated Web site.
Author: Rémy Estran Publisher: Dunod ISBN: 2100833308 Category : Business & Economics Languages : fr Pages : 252
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Que recouvre le métier de la gestion de portefeuille ? Comment construire un portefeuille et l’évaluer ? Quel est le rôle de la diversification ? Quelles stratégies adopter pour permettre à un portefeuille de « surperformer » ? Comment sélectionner les actifs composant un portefeuille ?Cet ouvrage aborde les concepts clés de la gestion de portefeuille : rôle du système financier, détermination du prix des actifs, diversification, pratique du stock picking et du market timing, etc. Alliant théorie et pratique, ce manuel met l’accent sur l’acquisition des méthodes et des compétences indispensables à tout futur gérant de portefeuille ou analyste. Il propose : • la présentation des principes fondamentaux de façon simple et progressive ; • un cours visuel et illustré par des exemples pour acquérir les connaissances essentielles en gestion de portefeuille ; • des conseils méthodologiques et des éclairages professionnels pour traduire la théorie en pratique ; • des exercices et leurs corrigés pour s’évaluer et s’entraîner.
Author: Régis Bourbonnais Publisher: FeniXX ISBN: 2130685676 Category : Business & Economics Languages : fr Pages : 302
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Quelles sont les nouvelles méthodes d'analyse des séries temporelles ? Comment stationnariser une chronique ? Qu'est-ce qu'un lissage exponentiel ? Comment interpréter un corrélogramme et un spectre ? Ce livre répond aux questions concernant les différentes méthodes d'analyse de séries temporelles : les méthodes standards de traitement des séries temporelles (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel) puis les techniques plus modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, modèles ARIMA, modèles ARCH...). Les applications de ces techniques sont multiples et concernent des disciplines très diverses : prévision macroéconomique, finance, marketing, etc. Les auteurs ont voulu, par une alternance systématique de cours et d'exercices, répondre à un besoin pédagogique qui est de mettre rapidement en pratique les connaissances théoriques et, ainsi, d'utiliser de manière opérationnelle les acquis du cours. La correction des exercices est illustrée par l'utilisation de logiciels. Un site internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement. Ce livre s'adresse aux étudiants (Sciences économiques, Gestion, Écoles de Commerce et d'Ingénieurs...) ainsi qu'aux praticiens de l'économétrie des séries temporelles (économiste d'entreprise, chercheurs...) qui, confrontés à des problèmes d'analyse de séries temporelles, trouveront les réponses pratiques aux différentes questions qu'ils peuvent se poser.
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Les limites des applications empiriques du MEDAF ont soulevé la question des anomalies. L'objectif de la recherche menée est de mieux appréhender les rentabilités des actions en distinguant les facteurs de risque des anomalies. La thèse est axée sur le modèle à trois facteurs de Fama et French (1993) et ses applications au marché français. Sur la période de juillet 1976 à juin 2001, l'ajout des facteurs HML et SMB, au portefeuille de marché, permet de mieux expliquer les rentabilités des actions françaises, tant en séries temporelles qu'en coupe transversale. Le pouvoir explicatif du modèle à trois facteurs (31,45 %) est en moyenne trois fois plus élevé que celui du MEDAF (9 ,72 %). L'étude de la proposition de Daniel et Titman (1997), réfutant l'hypothèse des facteurs de risque, aboutit à des résultats contrastés dans le cas français. Quelques difficultés méthodologiques sont évoquées. Contourner les limites du MEDAF en ajoutant les co-moments d'ordres trois et quatre au modèle à trois facteurs est une autre hypothèse alternative qui a fait l'objet d'un test. Une investigation empirique supplémentaire testant l'hypothèse d'une mauvaise spécification du portefeuille de marché de Ferguson et Shockley (2003) est conduite. Le vrai portefeuille de marché ne se substitue pas aux portefeuilles SMB et HML dans l'explication des rentabilités tant en séries temporelles qu'en coupe transversale, telle est la principale conclusion de cette étude. Enfin, un dernier résultat se rapportant à la non dépendance de la capacité explicative du modèle à trois facteurs de la conjoncture économique est avancé. Le modèle à trois facteurs semble incorporer des informations sur l'activité économique.
Author: Cristiana Doina Tudor
Author: Christian Gourieroux
Author: Régis Bourbonnais
Author: Régis Bourbonnais
Author: Fatimetou Khabane
Author: Eric Zivot
Author: Ngai Hang Chan
Author: Rémy Estran
Author: Régis Bourbonnais
Author: Souad Lajili