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Les auteurs élaborent un modèle discret affine à volatilité stochastique et asymétrie conditionnelle variable (modèle SVS). Leur approche a ceci d’intéressant qu’elle dissocie de façon cohérente la dynamique de la volatilité conditionnelle de celle de l’asymétrie conditionnelle.

La plupart des modèles en finance font l’hypothèse que les agents planifient leurs transactions sur un horizon infini.

Nous étudions les défauts de règlement sur le marché des obligations du gouvernement du Canada. Nous constatons que ces défauts ne surviennent pas de façon indépendante. À l’aide d’un nouvel ensemble complet de données, nous examinons trois facteurs à l’origine de ces défauts.

La volatilité de la consommation, par rapport à celle de la production, est systématiquement plus élevée dans les économies émergentes que dans les économies développées.

Les récents modèles d'évaluation des actifs en contexte d'arbitrage limité font ressortir le rôle des conditions de financement auxquelles sont confrontés les intermédiaires financiers. Le principal marché de financement aux États-Unis étant celui des pensions, les primes sur les obligations du Trésor américain de l'émission courante devraient présenter un élément commun avec les primes de risque sur les autres marchés.

Les auteurs proposent un nouveau test en vue de vérifier la validité de la distribution conditionnelle paramétrique multivariée d'un vecteur de variables y_t étant donné un vecteur conditionnel x_t.

L’auteur propose un test permettant de vérifier la validité de la spécification paramétrique des différentes composantes de la matrice de distribution d’un processus de distribution à d dimensions. À cette fin, il construit d(d-1)/2 statistiques de test pour les composantes hors-diagonale, et d statistiques pour les composantes de la diagonale principale.

Les auteurs définissent la contribution d’une institution financière au risque systémique financier comme la hausse que connaîtrait ce risque si l’institution s’effondrait. Plus l’établissement en question contribue au risque systémique, plus il revêt de l’importance du point de vue du système.

Nous présentons les processus gamma autorégressifs généralisés (GARG), une catégorie de processus autorégressifs et moyennes mobiles où la dynamique de chacun des moments conditionnels est influencée par une différente moyenne mobile identifiable de la variable d’intérêt. Nous montrons que l’utilisation de processus GARG réduit les erreurs d’évaluation de façon nettement plus importante que les processus gamma autorégressifs existants.

L'auteure s'attache à mesurer l'ampleur des transferts de dépenses imputables aux variations du taux de change.