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| Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | BERHOUNE, Kamila | - |
| dc.date.accessioned | 2014-05-07T11:43:42Z | - |
| dc.date.available | 2014-05-07T11:43:42Z | - |
| dc.date.issued | 2014-05-07 | - |
| dc.identifier.other | MS-519-36-01 | - |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/4937 | - |
| dc.description.abstract | Les prévisions sont encore et toujours vitales pour le monde des entreprises désireuses d’anticiper leurs activités, leurs besoins et les moyens á mettre en oeuvre pour satisfaire la demande des clients. L’approche ARCHGARCH est introduit pour éviter la lacune majeur des modèles ARMA. Cette approche est un outil puissant pour traiter les phénomènes non linéaires et les mouvements imprévisibles ou volatils du marché financier. Plus précisément, elles permettent de présenter et modéliser les séries financières. Engle inventé la généralisation du «Modèle ARCH» pour résoudre des problèmes de prévision statistique dans le domaine de la finance. | en_US |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.subject | Processus ARCH-GARCH | en_US |
| dc.title | Processus ARCH-GARCH Applications. | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| Collection(s) : | Master en Mathématique | |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Processus_ARCH_GARCH_Applications.pdf | 1,33 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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