Un test d'hétéroscédasticité conditionnelle inspiré de la modélisation en termes de réseaux neuronaux artificiels

Renaud Caulet and Anne Peguin-Feissolle ()
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Renaud Caulet: GREQAM - Groupement de Recherche en Économie Quantitative d'Aix-Marseille - EHESS - École des hautes études en sciences sociales - AMU - Aix Marseille Université - ECM - École Centrale de Marseille - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
Anne Peguin-Feissolle: GREQAM - Groupement de Recherche en Économie Quantitative d'Aix-Marseille - EHESS - École des hautes études en sciences sociales - AMU - Aix Marseille Université - ECM - École Centrale de Marseille - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique

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Abstract: Ce papier considere un test d'heteroscedasticite conditionnelle basee sur la methode des reseaux neuronaux artificiels et en compare les performances avec des test standards, a l'aide de simulations de Monte-Carlo. L'hypothese alternative d'heteroscedasticite conditionnelle est representee par une variance conditionnelle de forme neuronale: le test du Multiplicateur de Lagrange qui en decoule permet de detecter une grande variete de formes d'heteroscedasticite conditionnelle. Les resultats des simulations, presentes sous forme graphique, montrent que ce test est relativement performant.

Keywords: TESTS; ECONOMETRIE; HETEROSCEDASTIVITE (search for similar items in EconPapers)
Date: 2000
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Published in Annales d'Economie et de Statistique, 2000, 59, pp.177-197. ⟨10.2307/20076247⟩

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DOI: 10.2307/20076247

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