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Les Processus de Longue Mémoire avec erreurs GARCH - Estimation et prédiction Application aux Séries Journalières du Dow Jones

French · Paperback / Softback

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Description

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Une des hypothéses fondamentales de la statistique classique est l'indépendance des observations, ou encore on suppose que la dépendance est assez faible donc négligeable. Malheureusement, en pratique, il ya beaucoup de séries qui laissent cette hypothése d'indépendance entre les observations impossible à réaliser d'ou la présence de mémoire longue dans la série. Cette dépendance de long terme entre les observations d'une série chronologique apparait dans de nombreux champ d'application des statistiques. Le domaine qui a été très certainement a` l'origine du développement des modèles longue mémoire en statistique est l'hydrologie avec les travaux menés par Hurst (1951). Cependant, la majeur partie des applications récentes des processus longue mémoire se situe dans le domaine de l'économie et de la finance. L'application de ce livre a pour objet d'analyser les propriétés de mémoire longue à travers des modèles ARFIMA avec erreurs GARCH, notée Arfima-GARCH.

About the author










M. Retia a obtenu le grade de docteur en Statistique et économie appliqué du l¿école national supérieure de statistique et économie appliqué. En 2015, il a obtenu l¿habilitation universitaire à l¿université de Médéa ou il travail comme maitre de conférence A. Il est maintenant directeur du Laboratoire d'économie appliquée au développement.

Product details

Authors Khemissi Gaidi, Mohame Retia, Mohamed Retia, Mohamme Touitou, Mohammed Touitou
Publisher Éditions universitaires européennes
 
Languages French
Product format Paperback / Softback
Released 27.05.2019
 
EAN 9786138481584
ISBN 9786138481584
No. of pages 128
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > Mathematics > Probability theory, stochastic theory, mathematical statistics

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