Risk, Entropy, and the Transformation of Distributions
La famille exponentielle, le principe du minimum d'entropie relative et les fonctions de distorsion sont des méthodes de transformation des lois de probabilité.
C - Méthodes mathématiques et quantitatives
-
-
An Introduction to Wavelets for Economists
Les ondelettes sont des expansions mathématiques qui transforment les données du domaine temporel en différentes strates de fréquences. Elles présentent l'avantage, par rapport à l'analyse de Fourier standard, d'être localisées aussi bien dans le domaine temporel que dans celui des fréquences et de permettre au chercheur d'observer et d'analyser des données à différentes échelles. -
Asset Allocation Using Extreme Value Theory
L'auteur examine diverses stratégies de répartition de l'actif à l'aide d'un cadre d'analyse de la valeur exposée au risque dans lequel la mesure du risque est le quantile d'ordre p de la distribution des valeurs extrêmes. -
Modelling Mortgage Rate Changes with a Smooth Transition Error-Correction Model
L'auteure recourt à un modèle à correction d'erreurs à transition graduelle (MCETG) pour formaliser l'évolution des taux hypothécaires de un an et de cinq ans. Ce modèle permet un ajustement non linéaire des taux hypothécaires jusqu'à leur niveau d'équilibre à long terme. -
A Consistent Bootstrap Test for Conditional Density Functions with Time-Dependent Data
Les auteurs décrivent un nouveau test qui permet d'évaluer les densités de probabilité conditionnelles dans le cas de séries temporelles et qui se révèle par conséquent utile pour la prévision. Ils montrent que la statistique du test a pour loi asymptotique une loi normale centrée réduite si l'hypothèse nulle est vraie, mais qu'elle diverge vers l'infini si celle-ci est fausse. -
Evaluating Factor Models: An Application to Forecasting Inflation in Canada
Les auteurs évaluent la capacité des modèles factoriels de prévoir l'inflation au Canada. Ce type de modèle a été proposé et étudié par Stock et Watson (1999a), qui ont obtenu des résultats très prometteurs en ce qui concerne la prévision de l'inflation aux États-Unis. -
Affine Term-Structure Models: Theory and Implementation
Il existe actuellement une abondante littérature sur les modèles affines, qui décrivent assez bien les propriétés en séries temporelles de la structure à terme des taux d'intérêt et permettent, d'une façon relativement simple, de généraliser les équations multidimensionnelles. Ces caractéristiques des modèles affines en font un bon point de départ pour la modélisation des propriétés dynamiques des taux d'intérêt. -
Evaluating Linear and Non-Linear Time-Varying Forecast-Combination Methods
Les auteurs de l'étude évaluent les méthodes linéaires et non linéaires de combinaison des prévisions. Entre autres formules de pondération non linéaires, ils proposent une technique d'estimation non paramétrique par la méthode du noyau qui offre une souplesse maximale en matière de pondération. -
Testing for a Structural Break in the Volatility of Real GDP Growth in Canada
L'auteur cherche à déceler la présence d'un point de rupture structurel dans la volatilité de la croissance du PIB réel du Canada selon la méthode utilisée par McConnell et Quiros (1998). Il constate qu'une rupture structurelle s'est produite au premier trimestre de 1991. -
Exact Non-Parametric Tests for a Random Walk with Unknown Drift under Conditional Heteroscedasticity
L'auteur propose de se servir de tests des rangs de forme linéaire pour vérifier si une marche aléatoire avec dérive indéterminée est possible en présence de formes arbitraires d'hétéroscédasticité conditionnelle.