Indices boursiers internationaux et la crise de nouvelle technologie
Approches switching et DCC-MVGARCH
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Depuis la crise boursière du secteur des Nouvelles Technologies en 2000, la modélisation de la volatilité et son effet de contagion à travers les marchés boursiers mondiaux, a suscité beaucoup de discussions et de recherches. Par conséquent, nous nous intéressons, à la modélisation de la volatilité de plusieurs indices boursiers afin de vérifier si le risque d'investissement a changé suite à la crise technologique. Le calcul de la VaR exige une modélisation précise de la volatilité des séries étudiées et l'identification de la présence de corrélations conditionnelles dyna...
Depuis la crise boursière du secteur des Nouvelles Technologies en 2000, la modélisation de la volatilité et son effet de contagion à travers les marchés boursiers mondiaux, a suscité beaucoup de discussions et de recherches. Par conséquent, nous nous intéressons, à la modélisation de la volatilité de plusieurs indices boursiers afin de vérifier si le risque d'investissement a changé suite à la crise technologique. Le calcul de la VaR exige une modélisation précise de la volatilité des séries étudiées et l'identification de la présence de corrélations conditionnelles dynamiques. Nous utilisons les modèles à changements de régimes et les modèles VAR afin de montrer l'existence d'effets de co-mouvements et de contagion entre les indices étudiés et le modèle DCC-MVGARCH afin de montrer l'effet de la crise technologique sur l'augmentation de la volatilité des marchés boursiers et la présence de corrélations dynamiques qui les lient, ainsi que pour le calcul de la VaR. Nous comparons enfin les VaR calculées par le modèle DCC-MVGARCH avec des VaR calculées par la méthode non-paramétrique des copules.
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