Ce cours d’économétrie financière introduit les méthodes économétriques appliquées à l’analyse des données issues des marchés financiers. Il débute par une présentation des propriétés statistiques des séries financières, comme la stationnarité des rendements, la volatilité conditionnelle et l’absence d’autocorrélation, puis introduit les différents types de données (séries temporelles, données de panel) et les étapes classiques de modélisation : spécification, estimation, validation. Une attention particulière est portée aux modèles linéaires univariés (AR, MA, ARMA) et à l’analyse de la structure temporelle des dépendances dans les données. La seconde partie du cours est consacrée à la modélisation de la volatilité via les modèles ARCH et GARCH, couramment utilisés pour capturer les dynamiques de variance dans les séries de rendements. Le cours se conclut par plusieurs applications empiriques portant sur l’évaluation de la performance financière, la gestion de portefeuille et les modèles factoriels. Les étudiants sont ainsi formés à la mise en œuvre d’outils économétriques robustes pour l’analyse de données financières, en lien avec des problématiques concrètes de gestion des risques, de valorisation d’actifs et de prévision économique.

Temps présentiel : 17.5 heures

Charge de travail étudiant : 15 heures

Méthode(s) d'évaluation : Projets

Référence :
Hamilton, J.D. (1994). Time Series Analysis, Princeton University Press. Enders, W. (2003). Applied Econometric Time Series, Wiley. Tsay, R.S. (2002). Analysis of Financial Time Series, Wiley Series. Francq, C. & Zakoïan, J.-M. (2010). GARCH Models: Structure, Statistical Inference and Financial Applications, Wiley. Campbell, J.Y., Lo, A.W. & MacKinlay, A.C. (1997). The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press. Brooks, C. (2014). Introductory Econometrics for Finance, Cambridge University Press, 3e édition.