This thesis contributes to the econometric literature in two ways. Firstly, it introduces a new multivariate count model that presents advances in several aspects. Our multivariate time series count model can deal with issues of discreteness, overdispersion (variance greater than the mean) and both cross- and serial correlation, all at the same time. We follow a fully parametric approach and specify a marginal distribution for the counts where, conditionally on past observations the means follow a vector autoregressive process (VAR). This enables to attain improved inference on coefficients of exogenous regressors relative to the static Poisson regression, while modelling the serial correlation in a flexible way. The method is also innovative in the use of copulas, which builds the dependence structure between variables with given marginal distributions. This makes it possible to model the contemporaneous correlation between individual series in a very flexible way. Secondly, this thesis introduces a new approach to estimate the multivariate reduced rank regressions when the normality assumption is not satisfied. We propose to use the copula tool to generate multivariate distributions and, we show that this method can be applied in multivariate settings.
In terms of financial literature, this thesis provides two contributions. Firstly, with our multivariate count model we analyze diverse market microstructure issues about the submission of different types of orders by traders on stock markets. With this model, we can fully take into account the interactions between submissions of the various types of orders, which represent an advantage with respect to univariate models such as the autoregressive conditional duration model. Secondly, it contributes to portfolio research proposing a new dynamic optimal portfolio allocation model in a Value-at-Risk setup. This model allows for time varying skewness and kurtosis of portfolio distributions and the model parameters are estimated by weighted maximum likelihood in an increasing window setup. This last property allows us to have more accurate portfolio recommendations in terms of the amount to invest in the risk-free interest rate and in the risky portfolio.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:BICfB/oai:ucl.ac.be:ETDUCL:BelnUcetd-05232005-155503 |
| Date | 22 June 2005 |
| Creators | Rengifo Minaya, Erick W. |
| Publisher | Universite catholique de Louvain |
| Source Sets | Bibliothèque interuniversitaire de la Communauté française de Belgique |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | text |
| Format | application/pdf |
| Source | http://edoc.bib.ucl.ac.be:81/ETD-db/collection/available/BelnUcetd-05232005-155503/ |
| Rights | unrestricted, J'accepte que le texte de la thèse (ci-après l'oeuvre), sous réserve des parties couvertes par la confidentialité, soit publié dans le recueil électronique des thèses UCL. A cette fin, je donne licence à l'UCL : - le droit de fixer et de reproduire l'oeuvre sur support électronique : logiciel ETD/db - le droit de communiquer l'oeuvre au public Cette licence, gratuite et non exclusive, est valable pour toute la durée de la propriété littéraire et artistique, y compris ses éventuelles prolongations, et pour le monde entier. Je conserve tous les autres droits pour la reproduction et la communication de la thèse, ainsi que le droit de l'utiliser dans de futurs travaux. Je certifie avoir obtenu, conformément à la législation sur le droit d'auteur et aux exigences du droit à l'image, toutes les autorisations nécessaires à la reproduction dans ma thèse d'images, de textes, et/ou de toute oeuvre protégés par le droit d'auteur, et avoir obtenu les autorisations nécessaires à leur communication à des tiers. Au cas où un tiers est titulaire d'un droit de propriété intellectuelle sur tout ou partie de ma thèse, je certifie avoir obtenu son autorisation écrite pour l'exercice des droits mentionnés ci-dessus. |
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