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dc.contributor.authorMIMOUNI, Chahinez-
dc.contributor.authorBENNAFLA, Djamila-
dc.date.accessioned2024-09-05T08:49:20Z-
dc.date.available2024-09-05T08:49:20Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-temouchent.edu.dz/handle/123456789/4947-
dc.description.abstractCe mémoire de master explore l’utilisation des modèles ARCH (Autoregres sive Conditional Heteroskedasticity) et GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) pour modéliser la volatilité des marchés fi nanciers, notamment à travers les rendements de l’indice CAC40 et de l’action Apple Inc. Ces modèles permettent de capturer la variance conditionnelle et de prévoir la volatilité, ce qui est crucial pour la gestion des risques et les décisions d’investissement. Le document est structuré en trois chapitres : le premier introduit les concepts fondamentaux des processus stochastiques ; le second détaille les fondements théoriques et la formulation mathématique des modèles ARCH et GARCH ; et le troisième présente une application pratique de ces modèles, démontrant leur utilité et validité à travers l’analyse empi rique des données financières réelles. Cette étude met en avant l’importance de ces outils pour anticiper la volatilité des marchés et prendre des décisions financières éclairées.en_US
dc.language.isofren_US
dc.titleIntroduction à l’Application des Modèles ARCH et GARCHen_US
dc.typeThesisen_US
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