PROMOTING ACCESS TO AFRICAN RESEARCH

les cahiers du cread

The AJOL site is currently undergoing a major upgrade, and there will temporarily be some restrictions to the available functionality.
-- Users will not be able to register or log in during this period.
-- Full text (PDF) downloads of Open Access journal articles will be available as always.
-- Full text (PDF) downloads of subscription based journal articles will NOT be available
We apologise for any inconvenience caused. Please check back soon, as we will revert to usual policy as soon as possible.





L’estimation des modeles arfima avecerreurs garch du cours du Dow Jones

Mohamed Retia, Khemissi Gaidi

Abstract


Cet article a pour objet d’analyser les propriétés de mémoire longue à travers des modèles ARFIMA avec erreurs GARCH, notée Arfima-GARCH. Nous avons étudié les rendements journaliers du Dow Jones du 12/03/2007 au 10/03/2017 (n = 2610) et testé le type de la structure de dépendance de série. A cette fin ont été mises en oeuvre des analyses R/S (Rescaled rang), et diverses techniques ARFIMA, Nous décrivons une méthode d'estimation pour les paramètres des modèles stationnaires ou non-stationnaires, La méthode fonctionne bien en échantillon fini, et donne des résultats comparables. Les résultats prédictifs montrent que les chocs ont des conséquences durables sur la volatilité et que le modèle ARFIMA-GARCH possède une supériorité évidente sur d’autres modèles pour des horizons longs et/ou courts.

Mots Clés: Modèle ARFIMA- GARCH, Exposant de Hurst, mémoire longue, prévision




AJOL African Journals Online