Le but de ce cours est de développer la théorie des processus non linéaire dans le cadre statistique ; il fait suite au cours de deuxième année dans lequel le cas linéaire a été étudié.
Le cours est consacré à l’étude des processus non linéaires qui permettent de modéliser certains faits stylisés empiriques ne pouvant être expliqués dans un cadre linéaire. En particulier, on s'intéresse aux processus conditionnellement hétéroscédastiques de type GARCH, aux processus longue mémoire de type FARIMA et aux processus à changements de régimes de type SETAR et Markov-Switching.
Le cours est illustré par des travaux dirigés utilisant le logiciel Matlab. On montre les applications des modèles présentés dans le domaine de l’ingénierie financière et de l’économie, mais également dans le domaine de l’hydrologie et de la météorologie.
Attention : ce cours comporte 8 séances de 3h30 !
Le cours est consacré à l’étude des processus non linéaires qui permettent de modéliser certains faits stylisés empiriques ne pouvant être expliqués dans un cadre linéaire. En particulier, on s'intéresse aux processus conditionnellement hétéroscédastiques de type GARCH, aux processus longue mémoire de type FARIMA et aux processus à changements de régimes de type SETAR et Markov-Switching.
Le cours est illustré par des travaux dirigés utilisant le logiciel Matlab. On montre les applications des modèles présentés dans le domaine de l’ingénierie financière et de l’économie, mais également dans le domaine de l’hydrologie et de la météorologie.
Attention : ce cours comporte 8 séances de 3h30 !
- Enseignant: Cyrille-jean ENDERLI
- Enseignant: Mélanie LIMACHE GOMEZ
- Enseignant: Alejandro REYMOND
- Enseignant: Sophie ROUX
- Enseignant responsable de l'UE: Andrea SIMONETTO