Dans cette étude nous appliquons une procédure d’identification
des outliers dans un modèle GARCH à neuf séries journalières d’indices boursiers. Des outliers sont identifiés dans toutes les chroniques et sont associés à des
événements économiques et financiers. En outre, ces outliers affectent les coefficients de normalité, et leur
correction permet d’une part de réduire, le plus souvent, la présence de non normalité, et d’autre part d’améliorer les prévisions de la volatilité lors d’une modélisation GARCH.
Unité mixte de recherche 7235
