Prévision du taux de change dans un environnement riche en données

Mbaye, Hamidou (2017). « Prévision du taux de change dans un environnement riche en données » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en économique.

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Résumé

Le but de cette étude est de comparer les performances des modèles à facteurs avec celles d'une marche aléatoire et d'un modèle ARMA(1,1) dans la prévision mensuelle et trimestrielle du taux de change CAD/USD. L'approche retenue est celle de Stock et Watson (2002). Pour ce faire, nous utilisons trois grands ensembles d'information : des données macroéconomiques américaines, des données financières américaines et des données canadiennes, soit un total de 406 variables. La période considérée s'étend de janvier 1976 à décembre 2011. Les prévisions mensuelles sont effectuées 1, 3, 6, 12, 18 et 24 mois à l'avance et celles qui sont trimestrielles 1, 2, 4, 6, 8 et 10 trimestres à l'avance. Les résultats obtenus ne s'éloignent pas de ceux trouvés dans la littérature, à savoir que le meilleur modèle en matière d'erreur quadratique moyenne et d'erreur absolue moyenne dépend de la fréquence des données et de l'horizon de prévision. Nous notons que la marche aléatoire garde sa réputation intacte, celle d'un modèle qui fait mieux que les modèles économiques dans la prévision du taux de change. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Modèles à facteurs, composantes principales, indices de diffusion, marche aléatoire, taux de change.

Type:	Mémoire accepté
Informations complémentaires:	Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur.
Directeur de thèse:	Stevanovic, Dalibor
Mots-clés ou Sujets:	Taux de change -- Prévision -- Modèles économétriques / Modèles à facteurs / Modèles à indices de diffusion / Modèle ARMA / Marches aléatoires
Unité d'appartenance:	École des sciences de la gestion
Déposé par:	Service des bibliothèques
Date de dépôt:	21 nov. 2017 15:13
Dernière modification:	21 nov. 2017 15:13
Adresse URL :	http://archipel.uqam.ca/id/eprint/10670

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