Nous considérons trois paires de modèles (GBM, ARCH. retour à la moyenne) pour vérifier la présence de sauts dans les prix spot du Brent Montréal. Les sauts correspondent à la présence d'information non-anticipée. Comme la statistique du quotient de vraisemblance pertinente suit - sous l'hypothèse nulle - une distribution asymptotique non-standard, nous utilisons la méthode des tests de Monte-Carlo pour obtenir des seuils de signification marginaux (valeurs-p) valides. Nous étudions par la suite la capacité à prévoir de ces différents modèles. Vu la complexité des processus de sauts, nous calculons les erreurs quadratiques moyennes (EQM) de prévision à l'aide de simulations. Les trois modèles, lorsque les sauts sont pris en considération, ne présentent pas de différences visibles quant à leur capacité à prévoir à court terme. Toutefois, dans l'ensemble, les tests LR révèlent des sauts statistiquement significatifs. Les résultats de ces tests sont fondamentaux pour analyser le prix du pétrole.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/40482 |
| Date | January 2000 |
| Creators | Bilodeau, Jean-François |
| Contributors | Khalaf, Lynda, Saphores, Jean-Daniel |
| Publisher | Université Laval |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | v, 47 feuillets |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, https://corpus.ulaval.ca/jspui/conditions.jsp |
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