| Attributes | Values |
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| type
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| Thesis advisor
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| Author
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| alternative label
| - Volatility and trading frequency in financial markets, modelling and inference
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| dc:subject
| - Thèses et écrits académiques
- Marché financier
- Information financière
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| preferred label
| - Volatilité et fréquence de transactions sur les marchés financiers, modélisation et inférence
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| Language
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| Subject
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| dc:title
| - Volatilité et fréquence de transactions sur les marchés financiers, modélisation et inférence
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| Degree granting institution
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| note
| - This thesis is made of three independent essays from a common purpose: structural dynamic modelling in financial econometrics. The first chapter leads to understand trading frequency under asymmetric information. In a Kyle (1985) framework, we assume that the liquidity shocks are not frequent. We characterize all the perfect Bayesian equilibriums. In particular, we prove that the insider can choose to not trade which influences the trade frequency. We extend this analysis when the volumes are heterogeneous. The second chapter addresses the issue of robustness with respect to both temporal and contemporaneous aggregations as well as marginalization. We introduce a class of conditional volatility models, including all models where the variance is linear (Garch, factor models), and we show that it is robust. We prove that our class is better than the weak Garch in both financial and statistical interpretations. Links with continuous time modelling are established. This chapter paper addresses the issue of estimation and testing semi parametric time series models specified by their conditional mean and conditional variance. The distinguishing feature of our approach is the systematic use of two-stage least squares procedures to determine estimators with minimum asymptotic variance in given classes. These optimality properties are obtained by a suitable appraisal of conditional skewness and kurtosis. Instrumental variables interpretations and regression-based diagnostics for heteroskedasticity are provided.
- Cette thèse se compose de trois chapitres indépendants issus d'une problématique commune : construire des spécifications économétriques de la dynamique des marchés financiers, intégrant une modélisation structurelle des aspects informationnels. Le premier chapitre est consacré aux fréquences de transactions sur les marchés financiers en présence d'information asymétrique. Nous considérons un modèle à la Kyle (1985), mais où les chocs de liquidités n'ont pas toujours lieu. Nous caractérisons l'ensemble des équilibres bayesiens parfaits. En particulier, nous montrons que l'initié n'intervient pas systématiquement sur le marché, ce qui influe sur les fréquences de transactions. Nous étendons ensuite cette analyse au cas où les volumes sont hétérogènes. Le second chapitre s'intéresse à l'agrégation temporelle de la volatilité. Nous proposons une classe de modèles de la variance conditionnelle qui inclut la plupart des modèles existant dans la littérature et où la variance est linéaire (Garch, facteurs linéaires). Nous montrons que cette classe est robuste vis-à-vis des agrégations temporelle et individuelle et de la marginalisation. Nous montrons aussi la supériorité et la pertinence de cette classe par rapport à celle dite \"arch faible\" en termes d'interprétations financières et statistiques. Nous établissons le lien direct entre notre classe et celle des processus en temps continu dits \"à volatilité stochastique\". Enfin, le dernier chapitre est consacré à l'estimation des modèles définis par leur moyenne et variance conditionnelles, en particulier ceux du type arch. Nous considérons une large classe de m-estimateurs et nous exhibons l'estimateur optimal, qui dépend de manière cruciale des coefficients d'asymétrie et d'aplatissement conditionnels. Nous montrons qu'il est plus efficace que l'estimateur pmv et qu'il est équivalent à l'estimateur gmm optimal. Une étude Monte Carlo confirme ces résultats.
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