L'analyse des séries temporelles financières a connu des développements remarquables dans les deux dernières décennies.
Les modèles de type GARCH en constituent l'élément central. Ce livre présente les résultats les plus avancés concernant la théorie et la mise en oeuvre de ces modèles. La structure probabiliste des modèles GARCH classiques (conditions de stationnarité, propriétés des solutions) est étudiée en détail, de même que l'inférence statistique (identification, estimation, tests). Plusieurs extensions (modèles asymétriques, multivariés) sont traitées, ainsi que des applications financières.
Cet ouvrage comporte de nombreuses illustrations et des applications sur séries réelles. Il peut servir de support de cours de niveau Master 2 et propose une large collection d'exercices et problèmes résolus. Plusieurs chapitres du livre ont été enseignés par les auteurs à l'ENSAE (Ecole Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique) et dans des universités françaises et étrangères.
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