Fr. 56.50

Méthodes de prévision en finance

French · Paperback / Softback

Shipping usually within 4 to 7 working days

Description

Read more


Méthodes de prévision en finance


L'objectif de cet ouvrage collectif est de présenter un certain de nombre de travaux de recherche récents sur la prévision en finance et en macro-finance, en cherchant à les rendre accessibles au plus grand nombre par un effort de pédagogie.


Ainsi, les différents chapitres de cet ouvrage sont organisés de manière similaire. Ils commencent par une revue de la littérature sur le sujet, puis les modèles économétriques utilisés sont exposés de façon didactique et enfin une application originale sur des données réelles est proposée. Les thèmes abordés portent sur les modèles de volatilité de type GARCH (modèles asymétriques, modèles à mémoire longue, estimation robuste) ou de volatilité stochastique, les modèles à mélange de fréquences, les modèles non linéaires à seuils et les copules dans un cadre multivarié. Ces modélisations sont illustrées, le plus souvent, sur des données boursières, de taux de change ou de taux d'intérêt. Enfin, des mesures d'évaluation des prévisions issues de ces différentes modélisations sont proposées à partir de la prévision de la trajectoire future ou bien de la prévision de la densité de distribution.

Product details

Authors Amélie Charles, Charles, Collectif, DARNE, Laurent Ferrara, Olivier Darné
Publisher Economica
 
Languages French
Product format Paperback / Softback
Released 03.09.2020
 
EAN 9782717870985
ISBN 978-2-7178-7098-5
No. of pages 216
Dimensions 200 mm x 260 mm x 10 mm
Weight 480 g
Series Corpus, Economie
Subject Social sciences, law, business > Business

Customer reviews

No reviews have been written for this item yet. Write the first review and be helpful to other users when they decide on a purchase.

Write a review

Thumbs up or thumbs down? Write your own review.

For messages to CeDe.ch please use the contact form.

The input fields marked * are obligatory

By submitting this form you agree to our data privacy statement.