Effets des points aberrants sur les tests de normalité et de linéarité. Applications à la bourse de Tokyo

Mohamed Ali Houfi () and Ghassen El Montasser
Additional contact information
Mohamed Ali Houfi: Sciences Juridiques, Economiques et de Gestion de Jendouba, Tunisie

Romanian Economic Journal, 2010, vol. 13, issue 36, 15-51

Abstract: Dans ce papier, nous avons étudié l’impact de la correction des points aberrants sur les tests de normalité et de linéarité. A cet égard, la double correction en niveau et en rendement des séries journalières des cours des titres composants l’indice de Nikkei 225 a généré des améliorations plus pertinentes de ces tests. En tenant compte de la non linéarité des séries corrigées selon les trois approches (correction en niveau, correction en rendement et double correction en niveau et en rendement), la spécification FIGARCH du processus de volatilité engendre des meilleurs effets sur les tests de normalité et de linéarité ainsi qu’elle améliore la qualité de prévision des séries considérées.

Keywords: outliers; coefficients de normalité; volatilité; non linéarité; FIGARCH; out of sample (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C01 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2010
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
http://www.rejournal.eu/sites/rejournal.versatech. ... -houfi-montasser.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:rej:journl:v:13:y:2010:i:36:p:15-51

Access Statistics for this article

Romanian Economic Journal is currently edited by Ioan Popa, PhD

More articles in Romanian Economic Journal from Department of International Business and Economics from the Academy of Economic Studies Bucharest Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Radu Lupu ().