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Ce cours traite en priorité de l'analyse économétrique de phénomènes  financiers évoluant dans le temps. On étudie d'abord une série isolément, par exemple le rendement d'un actif financier, en introduisant les modèles  ARMA (auto-régressifs et moyenne mobile); on étudie alors comment procéder au choix du modèle ( phase d'estimation),  à l'estimation des paramètres avant d'effectuer des prévisions. On étudie d'abord le cas de phénomènes stationnaires -  c'est-à-dire suffisamment stables et reproductibles- avant d'aborder l'étude des processus non-stationnaires: non-stationnarité déterministe observée lorsqu'il existe une tendance ou une saisonnalité caractérisées de manière déterministe et non-stationnarité stochastique pour les modèles (S)ARIMA (modèles ARMA avec tendance stochastique, dits encore  intégrés (I) et/ou avec saisonnalité stochastique (S)); l'économétrie  standard réalisée sur des processus intégrés conduit à des résultats fallacieux; il est donc important de savoir détecter l'existence d'une tendance stochastique de type marche aléatoire par des tests de racine unitaire adaptés avant de procéder aux transformations qui. La dernière partie est une introduction à l'analyse multivariée d'un ensemble de phénomènes évolutifs qui peuvent s'influencer mutuellement, avec l'étude des modèles Vectoriels auto régressifs (VAR) éventuellement cointégrés.

Composante: ;
Semestre: ;
Niveau: ;
Niveau LMDA: ;
Niveau année: ;
Composition: ;
Catégories de cours supplémentaires rattachements ROF: 1354
Diplôme: Master 1 Monnaie, Banque, Finance, Assurance;Master 1 Econométrie, statistiques
Domaine ROF: [Sciences économiques] Sciences économiques;[Sciences économiques] Sciences économiques
Type ROF: [M1] ;[M1]
Nature ROF: [4] BAC+4;[4] BAC+4
Cycle ROF: [2] ;[2]
Rythme ROF: [Continue,Initiale] continue,initiale;[Initiale] initiale
Langue: [] ;[]
Acronyme: ;
Mention: Monnaie, banque, finance, assurance;Econométrie, statistiques
Spécialité: Monnaie, Banque, Finance, Assurance;Econométrie, statistiques
Parcours: ;
Responsable enseignement (ROF): ;
Approbateur proposé Id: 65722
Approbateur effectif Id: 65722
Date validation: lundi 29 janvier 2024, 13:07
Date archivage: mardi 16 juillet 2024, 00:00
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