ESTIMATION EMPIRIQUE DE LA MESURE SPECTRALE DES RISQUES FINANCIERS

Abstract

Ce mémoire est consacré à l'étude de la mesure de risque. Nous avons commencé par leur définition avec plus de concentration sur la MSR; puis nous avons estimé cette mesure de risque par la manière empirique. Nous avons montré que la méthode classique d'estimation basée sur les L-satistiques sous estime la valeur réelle de la mesure de risque pour les distributions a queues lourdes. Ce résultat n'est pas étonnant dans la théorie d'estimation ; car pour ce genre de distribution la variance étant infini ce qui rendre le théorème de la limite centrale n'est plus applicable, Dans notre travail, nous avons répondre à ce problème par le biais de la TVE, lorsque nous avons proposé, un estimateur asymptotiquement normal des MSRs pour cette classe des distributions pour lesquelles la variance est infini et spécialement quand la fonction de distribution appartient au domaine d'attraction des lois stables.