Le modèle GARCH avec R
Généralités
Description :
Ce cours sur le modèle GARCH avec R a pour objectif de fournir aux participants une compréhension approfondie de cette méthode de modélisation de volatilité financière. Les participants apprendront à identifier, estimer et interpréter les modèles GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) pour analyser et prévoir la volatilité des séries temporelles financières.
Objectifs:
- Comprendre les concepts fondamentaux du modèle GARCH et de la volatilité financière.
- Maîtriser les étapes de l’estimation et de l’interprétation des modèles GARCH.
- Savoir comment évaluer et comparer différents modèles GARCH.
- Être capable d’appliquer les modèles GARCH pour analyser et prévoir la volatilité financière avec R.
Public:
- Étudiants en finance, en statistiques ou en économie intéressés par l’analyse de la volatilité financière.
- Professionnels travaillant dans le domaine de la finance et souhaitant acquérir des compétences en modélisation GARCH avec R.
- Toute personne curieuse d’apprendre à utiliser le modèle GARCH pour l’analyse des séries temporelles financières.
Prérequis:
- Connaissance de base en statistiques : Les participants devraient avoir des connaissances élémentaires en statistiques, y compris les concepts de moyenne, de variance et de séries temporelles.
- Notions de base en finance : Une compréhension élémentaire des concepts financiers tels que la volatilité serait bénéfique mais n’est pas obligatoire.
- Familiarité avec R : Une connaissance de base de R serait utile pour la mise en œuvre des modèles GARCH.
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Contenu du cours
Introduction au modèle GARCH
- Présentation du modèle GARCH et de son importance en finance.
- Vue d’ensemble des étapes de modélisation GARCH.
- Introduction à la volatilité financière.
Modèles GARCH univariés
- Modèle GARCH(1,1) : formulation et estimation.
- Interprétation des paramètres du modèle GARCH.
- Utilisation du modèle GARCH pour estimer et prévoir la volatilité.
Modèles GARCH multivariés
- Extension aux modèles GARCH multivariés.
- Estimation et interprétation des modèles GARCH multivariés.
- Application des modèles GARCH multivariés à des séries temporelles financières.
Applications pratiques et études de cas
- Application des modèles GARCH à des données financières réelles avec R.
- Études de cas d’analyse de volatilité financière avec des modèles GARCH.
- Discussion des avantages et des limitations des modèles GARCH.
Modèles GARCH avancés et développements récents
- Introduction aux modèles GARCH plus complexes.
- Exploration des développements récents en modélisation de la volatilité.
- Utilisation de packages spécialisés pour des modèles GARCH avancés.
Modèles markoviens avancés et extensions
- Introduction aux modèles de changement de régime markovien caché.
- Extensions des modèles markoviens pour des situations plus complexes.
- Exploration des nouvelles tendances et développements en modélisation markovienne.
Informations
| Niveau | Intermédiaire |
| Modes d’enseignement | Présentiel – Distanciel – A votre rythme en MOOC |
| Durée | 3 jours -21 heures |
| Lieux | Paris |
| Code cours | STAGARCH00 |