L’estimation des modeles arfima avecerreurs garch du cours du Dow Jones

Abstract

Cet article a pour objet d’analyser les propriétés de mémoire longue à travers des modèles ARFIMA avec erreurs GARCH, notée Arfima-GARCH. Nous avons étudié les rendements journaliers du Dow Jones du 12/03/2007 au 10/03/2017 (n = 2610) et testé le type de la structure de dépendance de série. A cette fin ont été mises en oeuvre des analyses R/S (Rescaled rang), et diverses techniques ARFIMA, Nous décrivons une méthode d'estimation pour les paramètres des modèles stationnaires ou non-stationnaires, La méthode fonctionne bien en échantillon fini, et donne des résultats comparables. Les résultats prédictifs montrent que les chocs ont des conséquences durables sur la volatilité et que le modèle ARFIMA-GARCH possède une supériorité évidente sur d’autres modèles pour des horizons longs et/ou courts.

Mots Clés: Modèle ARFIMA- GARCH, Exposant de Hurst, mémoire longue, prévision