Méthodes d'estimation de l'exposant de Hurst. Application aux rentabilités boursières

Résumé En Fr

Methods for Estimating the Hurst Exponent: Application to Stock Market Returns by Valérie Mignon This paper analyses whether long memory is a characteristic of stock returns. It starts by defining the main long memory processes, such as fractional Gaussian noise and ARFJJVIA processes, which are characterised by a parameter called the Hurst exponent. We then review various methods for estimating this exponent. Finally, we apply these procedures to time series of weekly stock returns. Our findings suggest that Italian and Japanese stock returns display long memory persistence. Since long memory is directly related to the issue of market efficiency, these findings raise questions about the efficiency of Italian and Japanese capital markets.

Méthodes d'estimation de l'exposant de Hurst. Application aux rentabilités boursières par Valérie Mignon L'objet de ce papier est de déterminer si les séries de rentabilités boursières sont caractérisées par une structure de dépendance de long terme. Nous commençons par rappeler les principales propriétés des processus à mémoire longue incluant le bruit gaussien fractionnaire et les processus ARFIMA. Ces processus sont caractérisés par un paramètre appelé exposant de Hurst dont nous présentons diverses méthodes d'estimation. Ces procédures sont ensuite appliquées à différentes séries de rentabilités boursières hebdomadaires. Les résultats obtenus suggèrent que les rentabilités japonaise et italienne sont caractérisées par un phénomène de persistance. La présence de mémoire longue est en outre directement liée à la question d'efficience des marchés financiers, ce qui nous permet d'émettre certains doutes sur l'efficience des marchés japonais et italien.