Caractérisation des crises financières à l'aide de modèles hybrides (HMC-MLP)
Les marchés financiers sont souvent le lieu de violentes turbulences des cours et un indice de crise — appeléIMS(Index of Market Shocks, voir Maillet et Michel [2002]) — a été récemment introduit pour tenter de quantifier les turbulences de marchés se produisant à l’occasion de ces crises financière...
Tallennettuna:
| Päätekijät: | , , |
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| Aineistotyyppi: | Article ou chapitre numérique |
| Kieli: | Français |
| Julkaistu: |
2004
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| Linkit: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Yhteenveto: | Les marchés financiers sont souvent le lieu de violentes turbulences des cours et un indice de crise — appeléIMS(Index of Market Shocks, voir Maillet et Michel [2002]) — a été récemment introduit pour tenter de quantifier les turbulences de marchés se produisant à l’occasion de ces crises financières. La volatilité conditionnelle des rentabilités boursières (v. Hamilton [l994]), tout comme les crises bancaires et financières du siècle dernier (Coe [2002]) ont déjà été représentées à l’aide de modèles à changements de régimes. Par ailleurs, la modélisation via des perceptrons multi-couches et chaînes de Markov cachées a été utilisée dans l’étude dephénomènesdepicsdepollution(v.Rynkiewicz[2000]),partageantaprioriquelques similitudes avec les phénomènes de crises observées sur les marchés financiers. L’objet du présent article est de fournir une description modélisée du comportement de l’indicateurIMS,calculésurlemarchéfrançais(CAC40enhautefréquence[1995-2004]), en essayant de caractériser la présence de régimes dans la série. Nous commençons par étudier une série d’IMS à l’aide de modèles auto-régressifs simples, puis à l’aide d’unmodèlehybrideintégrantdesperceptronsmulti-couchesetdeschaînesdeMarkov cachées. |
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