Polycopiés de cours

Chapitre 1 : Describing Financial Series

• Sampling frequency

• High frequency vs low frequency financial data

• Closing and opening prices

• Simple and log-returns

• Stylized facts: stationarity, absence of autocorrelations, heavy tails, asymmetry, volatilty clustering, aggregational Gaussianity, long range dependence, leverage effect

Chapitre 2 : Introduction to GARCH models

• ARCH models

  • Properties of ARCH models

  • Building an ARCH model

• GARCH models

• Asymmetric GARCH models

Autres ressources

Chapitre 1 : Introduction à la Value-at-Risk

• Définition statistique de la Value-at-Risk.

• Méthodes d'estimation de la Value-at-Risk.

• Risque de portefeuille et Value-at-Risk.

• Les limites de la Value-at-Risk.

Chapitre 2. Modèles GARCH Univariés (slides, polycopié de cours)

• Estimation : Maximum de Vraisemblance et Pseudo Maximum de Vraisemblance.

• Distributions Conditionnelles des modèles GARCH (Student, Skewed Student et GED).

• Tests d'effets ARCH.

• Modèles GARCH asymétriques : EGARCH, QGARCH, LSTGARCH, ANSTGARCH, TGARCH, GJR-GARCH.

• Applications sous SAS : model GARCH et Value-at-Risk.

Chapitre 3. Backtesting de la Value-at-Risk (VaR)

• Qu'est ce que le backtesting ?

• Définitions : violation de la VaR, couverture non conditionnelle et conditionnelle.

• Tests de couverture non conditionnelle (Kupiec, 1995; Traffic light Bâle II).

• Tests de couverture conditionnelle : stratégies de tests; tests LR (Christoffersen, 1998).

• Tests de durée (Christoffersen et Pelletier, 2004; Candelon, Colletaz, Colletaz et Hurlin, 2008).

• Tests de l'hypothèse de différence de martingale (Berkowitz et al., 2005; Hurlin et Tokpavi, 2007).

• Tests fondés sur un modèle de régression (Engle et Manganelli, 2004; Patton, 2002).

• Tests de type density forecast (Diebold et al. 1998; Berkowitz, 2001).

• Une évaluation des procédures de backtesting (Hurlin et Tokpavi, 2008).

Examens et Exercices

• Exercices (pdf) Exercices non corrigés.

• Examen 2004 (énoncé) : Modèles GARCH univariés.

• Examen 2007 (énoncé) : Modèles GARCH univariés et Value-at-Risk.

Autres ressources sur le backtesting de la Value-at-risk

• Séminaire Validations des modèles financiers (29 avril 2013) : Backtesting Value-at-Risk Models (Slides). Backtesting principles, testing strategies, recommandations.

• Colletaz G., Hurlin C. and Perignon C. (2013), The Risk Map: a New Tool for Risk Management, Journal of Banking and Finance, 37(10), pp. 3843.-3854. Companion websiste and Matlab code.

• Dumitrescu E., Hurlin C. and Madkour J. (2012), Testing Interval Forecasts: a GMM-based approach, Journal of Forecasting, 32, 97-110. Companion website and Matlab code.

• Dumitrescu E., Hurlin C. and Pham V. (2012), Backtesting Value-at-Risk: From Dynamic Quantile to Dynamic Binary Tests, Finance, 33, 79-111. Companion website and Matlab code.

• Candelon B., Colletaz G., Hurlin C. and Tokpavi S. (2011), Backtesting Value-at-Risk: a GMM duration-based test, Journal of Financial Econometrics, 9(2), 314-343. Companion website and Matlab code.

• Hurlin C. and Tokpavi S. (2008), Une Evaluation des Procédures de Backtesting : Tout va pour le Mieux dans le Meilleur des Mondes, Finance, 29(1), 53-80.