Inférence de modèles conditionnellement hétéroscédastiques avec variables exogènes

Résumé : Cette thèse de doctorat a pour objectif principal d'étudier certaines propriétés probabilistes et statistiques de modèles de volatilité contenant des variables explicatives exogènes. Elle comporte deux parties.Dans une première partie, nous étudions le comportement asymptotique de l'estimation du quasi-maximum de vraisemblance (QMV) pour la classe polyvalente des modèles PGARCH semi-forts augmentés avec des covariables. Les hypothèses principales sur les variables exogènes sont la stationnarité et la non-colinéarité avec les autres variables explicatives de la volatilité. Pour la distribution asymptotique du QMV, nous étudions quatre situations différentes correspondant à des modèles forts ou semi-forts, et des paramètres à l'intérieur ou au bord de l'espace des paramètres. Nous montrons la normalité asymptotique du QMV sans imposer aucune condition de moment sur le processus observé lorsque le paramètre GARCH-X appartient à l'intérieur de l'espace des paramètres. Par contre, quand un ou plusieurs coefficients sont égaux à zéro, les conditions de moment d'ordre 4 sont requises pour que la matrice d'information soit finie et la loi asymptotique est alors la projection d'une loi normale sur un cône convexe . Comme la vraie valeur du paramètre n'est pas contrainte à appartenir à l'intérieur de l'espace des paramètres, nous proposons des tests pour déterminer l'ordre du modèle et vérifier la signification des variables exogènes. La deuxième partie est consacrée à l'étude de l'influence des variables exogènes sur les matrices de covariance conditionnelle de rendements d'actifs. Plus précisément, nous considérons des modèles BEKK avec variables exogènes. Les paramètres sont estimés par deux méthodes qui s'appellent l'estimation par ciblage de la variance et l'estimation équation par équation. Ces deux méthodes nous permettent de réduire la complexité numérique liée à l'estimation d'un nombre élevé des paramètre des modèles GARCH multivariés, en particulier, en présence de variables exogènes. La consistance ainsi que la loi limite de ces estimateurs sont établies pour des hypothèses relativement peu restrictives. En particulier, les innovations sont supposées être une différence de martingales au lieu d'être iid. Nos résultats sont illustrés par des expériences de Monte Carlo et des applications sur séries réelles.
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Thèse
Statistiques [math.ST]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2016. Français. 〈NNT : 2016PA066260〉
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Soumis le : vendredi 26 mai 2017 - 01:01:14
Dernière modification le : jeudi 22 novembre 2018 - 15:05:27
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Le Quyen Thieu. Inférence de modèles conditionnellement hétéroscédastiques avec variables exogènes. Statistiques [math.ST]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2016. Français. 〈NNT : 2016PA066260〉. 〈tel-01527888〉

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