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http://dspace.centre-univ-mila.dz/jspui/handle/123456789/1831| Title: | Processus GARCH avec erreurs normal de moyenne quelconque |
| Authors: | Wissal, Namous |
| Keywords: | Modèle GJR-GARCH, Fonction vraisemblance, Estimateur Quasi-Maximum de vraisemblance Normale, Normale(m,1), Consistance forte, Normalité asymptotique GJR-GARCH model, Likelihood function, Normal Quasi-Maximum Likelihood Estimator, Strong consistency, Asymptotic normality. |
| Issue Date: | Jun-2022 |
| Publisher: | university center of abdalhafid boussouf - MILA |
| Abstract: | Dans ce mémoire, Nous étudions l’estimateur de quasi-maximum vraisemblance d’un processus GJR-GARCH avec bruit N(m,1). Pour cela, nous commençons par un aperçu général sur les notions de base et les définitions (processus stochastique, la loi Normale, processus GJR-GARCH ,...). Par suite, nous étudions la consistance et la normalité asymptotiques de l’estimateur de quasi-maximum de vraisemblance. Enfin, utilisant le programme R, nous confirmons les résultats théorique obtenu par des simulations numériques de type Monte-Carlo. |
| Description: | This dissertation studies the quasi-maximum likelihood estimator of a GJRGARCH process with N(m, 1) noise. We start with a general overview of the basics and definitions (stochastic process, Normal law, GJR-GARCH process,...). Therefore, we study the asymptotic consistency and normality of the quasi maximum likelihood estimator. Finally, we confirm the theoretical results obtained by numerical silmulation of Monte Carlo type using the R program. Keywords |
| URI: | http://dspace.centre-univ-mila.dz/jspui/handle/123456789/1831 |
| Appears in Collections: | Mathematics |
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