Unité mixte de recherche 7235

Multivariate Periodic Stochastic Volatility Models: Applications to Algerian dinar exchange rates and oil prices modeling

Nadia Boussaha, Faycal Hamdi, Saïd Souam

La contribution de cet article est double. Nous proposons, dans un premier temps, une classe de modèles PV AR-SV (Periodic Multivariate Autoregressive Stochastic Volatility), qui permet de prendre en compte la causalité au sens de Granger dans la volatilité afin de capturer la périodicité dans la variance conditionnelle stochastique. Après avoir établi plusieurs propriétés probabilistes de cette classe de modèles, nous proposons deux méthodes d’estimation, l’une basée sur le filtre de Kalman et l’autre sur le filtre à particules en utilisant l’algorithme EM (Expectation-Maximization). Dans un deuxième temps, nous proposons une application empirique en modélisant le prix du pétrole et trois séries de taux de change. Il s’avère que notre modélisation donne des résultats très précis et a une très bonne performance en matière de prévision de la volatilité.

AGENDA

vendredi 2 juin 2023

Rencontres économiques

9h30 à 11h30

Le renouveau industriel français est-il encore possible ?

jeudi 8 juin 2023

Doctorants

Sahil Chopra (Université Sorbonne Paris-Nord)

Economics of litigation : Securities class action with third-party funding

lundi 12 juin 2023

Law, Institutions and Economics in Nanterre (LIEN)

Arthur Silve (IAST / Univ. Laval)

TBA

jeudi 15 juin 2023

Lunch

Guillaume Pierné

TBA

lundi 19 juin 2023

Law, Institutions and Economics in Nanterre (LIEN)

Juan Mora-Sanguinetti (Banco de Espana)

TBA

jeudi 22 juin 2023

Doctorants

Jules Chaperon

TBA

vendredi 1 septembre 2023

Professeurs invités

Ken Yahagi

lundi 18 septembre 2023

Colloques et Workshops

L’économie de la régulation entre intérêt public et intérêts privés : capture, conflits d’intérêts et revolving doors

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