Revue des sciences commerciales et de gestion
Volume 6, Numéro 1, Pages 142-154
2010-07-31

Inférence Bayesienne Des Paramètres D'une Distribution Normale D'ordre Q : Application à Des Données Financières



Auteurs : Chouik Belmokhtar . Oueli Anes .

Résumé

La distribution normale d'ordre q peut présenter des queux plus épaisses que la loi normale classique et permet ainsi de modéliser des données financières à fréquence d'observation élevée. Une inférence statistique concernant le coefficient beta est un facteur important qui aide l'investisseur à prendre une fonction de décision plutôt qu'une autre. Une approche bayesienne est utilisée pour l'estimation des paramètres de position et d'échelle d'une distribution normale d'ordre q, sur la base d'un échantillon et d'une loi a priori gamma normale d'ordre q. A partir d'un cas empirique, nous estimons les moments a posteriori par la méthode de Rao-Blackwell basée sur le procédé d'échantillonnage de Gibbs.

Mots clés

Moments a posteriori, Distribution normale d'ordre q, Échantillonnage de Gibbs. Coefficient beta.

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