Inférence des modèles GARCH : Consistence et enormalilt asymptotique des estimateurs
| dc.contributor.author | Seddiki, Keltoum | |
| dc.date.accessioned | 2020-02-25T09:37:12Z | |
| dc.date.available | 2020-02-25T09:37:12Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description | 80 f. : ill.; 30 cm | en |
| dc.description.abstract | Ce mémoire constitue une introduction des modèles GARCH/ARCH les plus souvent utilisé dans la modélisation en temps discret des marchés financiers.On s'intéressera plus particulièrement à l'estimation de ces modèles où la consistance et le comportement asymptotique des estimateurs sont étudies. L'estimation du maximum de vraisemblance des modèles GARCH (p,q) lorsque certains coefficients sont nuls. La distribution asymptotique les résultats obtenus en imposant d'autres conditions moins restrictives que les conditions classiques du cas générales. | en |
| dc.identifier.citation | Analyse mathématiques et applications | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/11035 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | UMMTO | en |
| dc.subject | ARCH | en |
| dc.subject | GARCH | en |
| dc.subject | Stationnarité | en |
| dc.subject | Consistance | en |
| dc.subject | Normalité asymptotique | en |
| dc.subject | Méthode du maximum de vraisemblance | en |
| dc.title | Inférence des modèles GARCH : Consistence et enormalilt asymptotique des estimateurs | en |
| dc.type | Thesis | en |