Discussion de l'article "Approche Économétrique de l'Analyse des Graphiques"

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Un nouvel article Approche Économétrique de l'Analyse des Graphiques a été publié :

Cet article décrit les méthodes d'analyse économétriques, l'analyse d'auto-corrélation et l'analyse de variance conditionnelle en particulier. Quel est l'avantage de l'approche décrite ici? L'utilisation des modèles GARCH non linéaires permet de représenter formellement la série analysée du point de vue mathématique et de créer une prévision pour un nombre spécifié d'étapes.

Il est évident que l' objetde l'analyse est une série de prix (ses dérivés), qui est une time series.

Les économètres étudient les séries chronologiques du point de vue des méthodes fréquentielles (analyse spectrale, analyse par ondelettes) et des méthodes du domaine temporel (analyse de corrélation croisée, analyse d'auto-corrélation). L'article a été fourni au lecteur"Building Spectrum Analysis" qui décrit les méthodes de fréquence. Maintenant, je propose de jeter un œil aux méthodes du domaine temporel, à l'analyse d'auto-corrélation et à l'analyse de la variance conditionnelle en particulier.

Les modèles non linéaires décrivent mieux le comportement des price time series que les modèles linéaires. C'est pourquoi concentrons-nous sur l'étude des modèles non linéaires dans cet article.

Les séries chronologiques de prix ont des caractéristiques particulières qui ne peuvent être prises en compte que par certains modèles économétriques. Tout d’abord, de telles caractéristiques comprennent «fat tail» groupage de volatilité et effet de levier      

                                                                                                                

 

Figure 1. Distributions avec différents aplatissements.

Auteur : Denis Kirichenko