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Modeling financial time series with scale invariant processes. Application to risk forecasting.

Kozhemyak, Alexey (2006) Modeling financial time series with scale invariant processes. Application to risk forecasting. PhD thesis CMAP, EP - CMAP Centre de Mathématiques Appliquées, EP/X p.318.

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Licence: Copyright

Alternative Locations: http://www.imprimerie.polytechnique.fr/Theses/Files/kozhemyak.pdf

Abstract

Ce travail porte sur l'étude de séries financières à l'aide de processus multifractals et notamment de processus MRW (Multifractal Random Walk), introduits par Bacry, Delour et Muzy. Dans ce contexte, on aborde la problématique des événements extrêmes, de l'approximation limite de petite intermittence et de l'estimation statistique des paramètres du modèle MRW log-normal. Les résultats obtenus permettent l'utilisation du modèle MRW pour la prédiction du risque (prédiction de volatilité conditionnelle et de Valeur-à-Risque conditionnelle). Une dernière partie plus exploratoire propose une modélisation des séries financières intra-journalières, modélisation compatible avec l'approche multifractale et permettant d'améliorer la prédiction de risque. Les résultats numériq!
ues obtenus sur des données réelles montrent que le modµele MRW log-normal fournit des prédictions de risque de bien meilleure qualité que celles obtenues à l'aide de modèles économétriques plus classiques (GARCH et tGARCH).

Item Type:PhD Thesis (PhD)
Thesis Supervisor:Bacry, Emmanuel
Date:December 2006
Board of examiners:Nicole, El karoui and Jean-Philippe, Bouchaud and Marc, Hoffmann and Dominique, Guegan and Jean-François, Muzy
Ecole Doctorale:ED 447 ECOLE DOCTORALE DE L'ECOLE POLYTECHNIQUE
Discipline:CMAP
Collection (Fonds):EP/X
Institution:EP/X
Department:EP - CMAP Centre de Mathématiques Appliquées
Subjects:1. Mathematics and Applications
ID Code:2224
Deposited By:Laurence Vidament
Deposited On:05 March 2007

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