Modèles de séries chronologiques non linéaires avec applications en macroéconomie et en finance.

Résumé Les trois chapitres suivants examinent: 1) si les taux de change réels d'Asie du Sud-Est sont nonlinéaire, 2) l'inférence bayésienne sur le modèle de série temporelle nonlinéaire avec des applications sur le taux de change réel,et 3) la cyclicité et effet de rebond dans le marché boursier.Depuis la fin des années nonante, les analyses théorique et empirique consacrée au taux de change réel suggèrent que la dynamique pourrait être bien estimés par les modèles non linéaires. Le premier chapitre examine cette possibilité utilisant les données mensuelles de l'ASEAN-5, et il s'étend la recherche existante dans deux directions. Tout d'abord, nous utilisons récemment mis au point des tests de racine unitaire ce qui permettra d'assouplir les modèles non linéaires stationnaires dans le cadre du d'autre alternative que l'couramment utilisés à SETAR ou ESTAR modèle. Deuxièmement, bien que différents modèles nonlinéaires survivre aux tests de mis-spécification, une expérience Monte Carlo à partir de généralisées fonctions de réponse impulsionnelle est utilisé pour comparer leur pertinence relative. Nos résultats i) soutenir l'hypothèse de retour nonlinéaire à la moyenne , et donc la parité de pouvoir d'achat, dans la moitié des cas et ii) indiquent MRLSTAR et ESTAR comme les plus probables processus générant des taux de change réels.Le deuxième chapitre analyse ACR modèle. Nous proposons une approche bayésienne complète d'inférence et une attention particulière est portée sur les paramètres des variables de seuil. Nous discutons le choix des distributions a priori et proposer une chaîne de Markov algorithme de Monte Carlo pour estimer les paramètres et les variables latentes. Une étude de simulation et de l'application à des données taux de change réelles illustrer l'analyse.Le troisième chapitre explore que les différentes formes de recouvrements dans les marchés financiers peuvent présenter dans un modèle de Markov Switching. Elle s'appuie sur les effets de rebond d'abord analysé par Kim, Morley et Piger [2005] dans le cycle des affaires et généralisé par Bec, Bouabdallah et Ferrara [2011] pour permettre une plus souple de type rebond.Nos résultats i) montrer que l'effet de rebond est statistiquement significative et importante dans tous les cas, mais l'Allemagne où la preuve est moins claire et ii) l'impact négatif permanent de marchés baissiers sur l'indice est notablement réduite lorsque le rebond est explicitement pris en compte.