Les différents chapitres commencent par une revue de la littérature sur le sujet, puis les modèles économétriques utilisés sont exposés de façon didactique, avant une application originale sur des données réelles.
Les thèmes abordés portent sur les modèles de volatilité de type GARCH (modèles asymétriques, modèles à mémoire longue, estimation robuste) ou de volatilité stochastique, les modèles à mélange de fréquences, les modèles non linéaires à seuils et les copules dans un cadre multivarié.
Ces modélisations sont souvent illustrées sur des données boursières, de taux de change ou de taux d’intérêt. Enfin, des mesures d’évaluation des prévisions issues de ces différentes modélisations sont proposées à partir de la prévision de la trajectoire future ou bien de la prévision de la densité de distribution.
« L’ouvrage passe en revue différentes méthodes, de manière pédagogique et avec de nombreuses applications. Avec mes collègues et amis co-auteurs, nous adressons un grand merci à nos formidables contributeurs » précise Laurent Ferrara.
L’ouvrage est appelé à devenir une référence incontournable sur ce sujet crucial.
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Laurent Ferrara est Docteur en Mathématiques Appliquées de l’Université Paris Nord (2001) et possède une Habilitation à Diriger des Recherches en Sciences Économiques de l’Université Paris 1 – Panthéon – Sorbonne (2007). Ses travaux de recherche académique portent sur l’économie et la finance internationales, la prévision macroéconomique, la modélisation économétrique non-linéaire et l’analyse des cycles. Il a publié plus de 50 articles dans des revues académiques internationales et nationales, plusieurs chapitres et ouvrages. Laurent Ferrara a été élu au Comité Directeur de l’Association Française de Science Economique (AFSE) en mai 2020.