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Prédiction de la direction des taux de change à court terme : comparaison de méthodes

(2017)

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Ce mémoire a pour but de développer et comparer des techniques de prédiction de la direction des taux de change à court terme. Ces techniques sont basées sur un mécanisme de fenêtres glissantes appliqué à des modèles de marche aléatoire, des modèles ARMA, des régressions logistiques et des réseaux de neurones artificiels. Les données utilisées pour ajuster les modèles sont les log-rendements passés ainsi qu’une variable qui quantifie l’effet de surprise de certaines publications macroéconomiques sur le marché des changes. Ce mémoire permet, en autres, d’en apprendre davantage sur les capacités relatives des modèles à prédire des actifs financiers, sur l’intérêt des taux de changes passés et des données macroéconomiques pour prédire des taux de change futurs et sur l’efficience des marchés de change.