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Modèle de prévision et d'identification de l'instabilité financière

Om Modèle de prévision et d'identification de l'instabilité financière

Cette recherche est motivée par les conditions d'incertitude qui caractérisent aujourd'hui l'environnement économique et financier des marchés émergents, en particulier pour l'Argentine, le Brésil, le Chili et le Mexique : Argentine, Brésil, Chili et Mexique. Un instrument opérationnel, pratique et fonctionnel d'"alerte précoce" (récession ou expansion) est développé pour estimer la probabilité d'instabilité et la vulnérabilité financière locale. Il utilise des modèles de prévision non linéaires et à équilibres multiples de troisième génération. La stratégie de modélisation comprend une analyse de racine unitaire et une cointégration des variables macroéconomiques clés, ce qui permet d'obtenir un meilleur niveau de fiabilité des variables à inclure, c'est-à-dire d'identifier les variables qui sont plus efficaces pour des raisons de causalité que de hasard, tout en évitant d'inclure uniquement celles qui ont un r2 fallacieux. Les modèles de choix discret probit, logit, dynamique et d'équilibre multiple sont utilisés. Il s'agit d'un texte d'intérêt pour les lecteurs qui s'intéressent à ce sujet intéressant et actuel, qui constitue un sujet d'analyse vaste et prometteur.

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  • Språk:
  • Fransk
  • ISBN:
  • 9786206512400
  • Bindende:
  • Paperback
  • Sider:
  • 148
  • Utgitt:
  • 30. september 2023
  • Dimensjoner:
  • 150x9x220 mm.
  • Vekt:
  • 238 g.
  • BLACK NOVEMBER
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Beskrivelse av Modèle de prévision et d'identification de l'instabilité financière

Cette recherche est motivée par les conditions d'incertitude qui caractérisent aujourd'hui l'environnement économique et financier des marchés émergents, en particulier pour l'Argentine, le Brésil, le Chili et le Mexique : Argentine, Brésil, Chili et Mexique. Un instrument opérationnel, pratique et fonctionnel d'"alerte précoce" (récession ou expansion) est développé pour estimer la probabilité d'instabilité et la vulnérabilité financière locale. Il utilise des modèles de prévision non linéaires et à équilibres multiples de troisième génération. La stratégie de modélisation comprend une analyse de racine unitaire et une cointégration des variables macroéconomiques clés, ce qui permet d'obtenir un meilleur niveau de fiabilité des variables à inclure, c'est-à-dire d'identifier les variables qui sont plus efficaces pour des raisons de causalité que de hasard, tout en évitant d'inclure uniquement celles qui ont un r2 fallacieux. Les modèles de choix discret probit, logit, dynamique et d'équilibre multiple sont utilisés. Il s'agit d'un texte d'intérêt pour les lecteurs qui s'intéressent à ce sujet intéressant et actuel, qui constitue un sujet d'analyse vaste et prometteur.

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