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Professionnels de la finance de marché concernés par l'analyse des séries financières Analystes financiers Prérequis Notions en statistiques et en finance Parmi les intervenants Amine LOUTIA Docteur en Finance Paris 1 Panthéon Sorbonne Enseignant-chercheur à l'ESLSCA
Sommaire: Cours économétrie pour la finance 1 Introduction 2 Processus linéaires et processus non linéaires 2. 1 Les principales propriétés des séries financières 2. 2 Les grandes classes de modèles non linéaires 2. 2. 1 Modèles bilinéaires(Granger et Andersen, 1978) 2. 2 Modèles auto-régressifs exponentiels (modèles EXPAR) 2. 3 Modèles auto régressifs à seuil(modèles TAR) 2. 3 L'approche ARCH / GARCH et la modélisation de l'incertitude 3 Modèles ARCH/GARCH linéaires 3. 1 Modèles ARCH(q) 3. 2 Modèle avec erreurs ARCH(q) 3. 3 Modèles GARCH(p, q) 4 Estimation et Prévisions 4. 1 Estimateurs du MV sous l'hypothèse de normalité et Estimateurs du PMV 4. 1. 1 Maximum et Pseudo Maximum de Vraisemblance appliqués aux modèle ARCH/GARCH 4. 2 La procédure AUTOREG: estimation par MV et PMV 4. 3 La procédure AUTOREG: variances conditionnelles estimées et résidus 4. 4 La procédure MODEL 4. 2 Estimateurs du MV sous d'autreslois 4. 1 La distribution de Student 4. Économétrie de la finance du senegal. 2 La distribution de Student dissymétriques tandardisée 4.
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