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Elena Ivona Dumitrescu

Maître de conférences
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  • Tél. professionnel 0140974766
  • Bureau à Paris Nanterre (Bât. + num.) G604B
  • Axe de recherche

      Macroéconomie Internationale, Banque et Econométrie Financière

  • Thème(s)
    • Prévision
    • Econométrie pour la finance
    • Validation des mesures de risque et risque systémique
    • Early warning systems

2019-14 "Narrow-band Weighted Nonlinear Least Squares Estimation of Unbalanced Cointegration Systems"

Elena Ivona Dumitrescu, Gilles de Truchis

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Résumé
Nous analysons les relations de cointégration en présence de variables stationnaires dont les ordres d'intégration sont différents. Dans ce contexte, on s'attend à ce que les estimateurs du coefficient de long terme de type moindres carrés convergent à 0 ou divergent à l'infini si le déséquilibre des ordres n'est pas pris en compte. Nous proposons une classe d'estimateurs de type moindres carrés non-linéaires pondérés des paramètres de long terme et de déséquilibre basés sur une plage de fréquences dégénérées et nous analysons ses propriétés asymptotiques. Nous montrons que la distribution limite est Gaussienne mais singulière et couvre toute la région stationnaire dans le cas particulier des moindres carrés non-linéaires généralisés, permettant ainsi une inférence statistique simple. Une étude de type Monte Carlo nous permet de mettre en avant les bonnes propriétés à distance finie de ces estimateurs. Nous appliquons cette classe d'estimateurs afin d'apporter un regard nouveau sur la relation rendement-risque sur les marchés actions. En particulier, nous trouvons que le "variance risk premium" estimée dans un système de cointégration correctement rééquilibré est un meilleur prédicteur des rendements que les mesures de prime de risque traditionnelles.
Classification-JEL
C22, G10
Mot(s) clé(s)
Cointégration déséquilibré, mémoire longue, stationarité, moindres carrés généralisés, moindres carrés non-linéaires
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2019-15 "Local Whittle Analysis of Stationary Unbalanced Fractional Cointegration Systems"

Florent Dubois, Elena Ivona Dumitrescu, Gilles de Truchis

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Résumé
Ce papier propose un estimateur local Whittle pour des systèmes bivariés de cointégration fractionnaire déséquilibrés. La cointégration déséquilibrée se caractérise par des variables observées ayant des ordres d'intégration différents, mais après une filtration appropriée les variables récupèrent des ordres équivalents et la théorie usuelle de la cointégration peut s'appliquer. En se basant sur une représentation dans le domaine des fréquences d'une version déséquilibrée du système triangulaire de Phillips, nous développons une approche semi-paramétrique pour l'estimation jointe du paramètre de déséquilibre, du coefficient de long terme et des ordres d'intégration de l'endogène et des résidus. Nous démontrons la consistance et la normalité asymptotique de l'estimateur proposé. Nous trouvons une vitesse de convergence atypique pour le paramètre de déséquilibre (possiblement plus rapide que racine de n) et une distribution limite joint singulière pour ce paramètre et le coefficient de long terme. A travers des expériences Monte Carlo nous montrons ses bonnes propriétés à distance finie. A titre d'illustration, nous appliquons ce nouvel estimateur sur des données financières dans le but d'analyser la transmission d'information entre le marché spot du pétrole et différents marchés Futures du CME-NYMEX.
Classification-JEL
C22, G10
Mot(s) clé(s)
Cointégration déséquilibrée, Mémoire longue, Stationarité, vraisemblance local Whittle
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2017-20 "Testing for Extreme Volatility Transmission with Realized Volatility Measures"

Christophe Boucher, Elena Ivona Dumitrescu, Sessi Tokpavi, Gilles de Truchis

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Résumé
This paper proposes a simple and parsimonious semi-parametric testing procedure for variance transmission. Our test focuses on conditional extreme values of the unobserved process of integrated variance since they are of utmost concern for policy makers due to their sudden and destabilizing effects. The test statistic is based on realized measures of variance and has a convenient asymptotic chi-square distribution under the null hypothesis of no Granger causality, which is free of estimation risk. Extensive Monte Carlo simulations show that the test has good small sample size and power properties. An extension to the case of spillovers in quadratic variation is also developed. An empirical application on extreme variance transmission from US to EU equity markets is further proposed. We find that the test performs very well in identifying periods of significant causality in extreme variance, that are subsequently found to be correlated with changes in US monetary policy.
Classification-JEL
C12, C32, C58
Mot(s) clé(s)
Extreme volatility transmission, Granger causality, Integrated variance, Realized variance, Semi-parametric test, Financial contagion.
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