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Université d'Orléans |  |
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Université d'Orléans | |
| HAL: halshs-00662771, version 1 |
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| Prévoir sans persistance |
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Christophe Boucher 1, 2Bertrand Maillet 2, 3, 4 |
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| (2012-01) |
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| La littérature sur la prévision économique et financière a identifié trois problèmes importants : l'instabilité des régressions prédictives, la discordance des résultats des tests de prévisions en échantillon et hors échantillon, et la difficile inférence statistique lorsque les prédicteurs sont hautement persistants. Dans cet article, nous abordons ces trois questions simultanément, en proposant de traiter en amont la persistance des variables prédictives. Nous retirons ainsi préalablement les composantes basses fréquences des prédicteurs et nous montrons, en simulations et sur des données financières, que ce pré-traitement permet d'améliorer leur pouvoir prédictif. |
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| 1: | Centre d'économie de la Sorbonne (CES) |
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CNRS : UMR8174 – Université Paris I - Panthéon-Sorbonne |
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| 2: | A.A.Advisors-QCG |
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ABN AMRO |
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| 3: | Laboratoire d'économie d'Orleans (LEO) |
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CNRS : UMR6221 – Université d'Orléans |
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| 4: | EIF |
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Europlace Institute of Finance |
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| Axe Finance |
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| Subject | : | Humanities and Social Sciences/Economies and finances Humanities and Social Sciences/Business administration Humanities and Social Sciences/Methods and statistics |
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| Prévision – persistance – filtres. |
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| halshs-00662771, version 1 | |
| http://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00662771 | |
| oai:halshs.archives-ouvertes.fr:halshs-00662771 | |
| From: Lucie Label | |
| Submitted on: Wednesday, 25 January 2012 10:15:58 | |
| Updated on: Tuesday, 7 May 2013 13:45:55 | |
