Estimation de la volatilité des données financières à haute fréquence : une approche par le Modèle Score-GARCH

par Hisseine Saad Mahamat

Thèse de doctorat en Sciences Économiques

Sous la direction de Michel Terraza.

Soutenue le 24-11-2017

à Montpellier , dans le cadre de École doctorale Economie Gestion de Montpellier (2015-.... ; Montpellier) , en partenariat avec Laboratoire Montpelliérain d'Économie Théorique et Appliquée / LAMETA (laboratoire) .

Le président du jury était Stéphane Mussard.

Le jury était composé de Michel Terraza, Stéphane Mussard, Walter Briec, Zied Ftiti, François Benhmad.

Les rapporteurs étaient Walter Briec, Zied Ftiti.


  • Résumé

    Cette thèse a pour objectif principal d’estimer la volatilité des données financières à haute fréquence par le modèle Score-GARCH, dans le contexte de la crise financière récente (2007-2008). La contribution effective de notre thèse couvre trois axes majeurs. Premièrement, nous avons mis en évidence les faits stylisés observés empiriquement dans les données financières à haute fréquence, dans le cas de quatre actifs financiers de CAC40. Cette étude nous a permis d’analyser la dynamique et l’asymétrie des rendements des actifs financiers à haute fréquence. Deuxièmement, compte tenu des faits stylisés en relation avec le comportement de la volatilité, nous avons modélisé la volatilité des actifs financiers à haute fréquence par le modèle Score-GARCH, et nous l’avons comparé avec le modèles GARCH asymétriques classiques (modèles de référence). Le troisième axe propose des mesures du risque (VaR) de marché intra-journalier dans le contexte particulier des données à haute fréquence régulièrement espacées dans le temps (toutes les cinq minutes).

  • Titre traduit

    Estimate the volatility of high frequency financial data approach by the GARCH-Model Score.


  • Résumé

    The main objective of this thesis is to estimate the volatility of high-frequency financial data by the Score-GARCH model in the context of the recent financial crisis (2007-2008). The actual contribution of our thesis covers three major axes. First, we have highlighted the stylized facts observed empirically in high-frequency financial data, in the case of four CAC40 financial assets. This study allowed us to analyze the dynamics and asymmetry of the returns of high-frequency financial assets. Second, given the stylized facts in relation to the behavior of volatility, we have modeled the volatility of high-frequency financial assets by the Score-GARCH model, and compared it with the classic asymmetric GARCH models (reference models ). The third axis proposes intraday market risk measures (VaR) in the particular context of high frequency data regularly spaced over time (every five minutes).


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