Robert F. Engle

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Robert F. Engle

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Robert F. Engle 3e à gauche lors d'une cérémonie avec G. W. Bush

Naissance (71 ans)
Syracuse, État de New York (États-Unis)
Nationalité américaine
Champs Économétrie
Institutions Université de Californie à San Diego, New York University, Stern School of Business
Diplôme Williams College, Université Cornell
Renommé pour méthodes ARCH (en)
Distinctions Prix de la Banque de Suède en sciences économiques en mémoire d'Alfred Nobel 2003

Robert F. Engle (né le 10 novembre 1942 à Syracuse, État de New York), a reçu le « Prix Nobel » d'économie en 2003 avec Clive Granger, « pour des méthodes d'analyse économique des séries temporelles économiques avec volatilité saisonnière (méthodes ARCH) ».

Biographie[modifier | modifier le code]

Après avoir passé son BS en physique au Williams College, Robert Engel est diplômé d'un Ph.D. à l'université Cornell en 1969. Il enseigne actuellement à la New York University, et à la Stern School of Business où il occupe le poste de "Michael Armellino Professor" en management des services financiers. Robert Engle avait auparavant travaillé à l'Université de Californie à San Diego (USCD), en 1975, qu'il quitta en 2003.

Travaux principaux[modifier | modifier le code]

Une des contributions les plus importantes de Robert Engle a été la découverte de methodes pour analyser les mouvements imprévisibles des prix des marchés financiers et les niveaux des taux d'intérêts.

Une caractérisation précise et une bonne prédiction de ces mouvements volatils sont essentielles pour quantifier efficacement les risques de management. Par exemple, la mesure des risques joue un rôle-clé dans la recherche du prix des options et des produits financiers dérivés.

Mais alors que les précédentes recherches supposaient une volatilité constante et utilisaient des formules très simples d'approximation, Engle developpa de nouveaux modèles statistiques de volatilité analysant la tendances des prix des stocks et d'autres variables finacières, à bouger entre des périodes de haute volatilité et de faible volatilité (Autoregressive Conditional Heterskedasticity: ARCH). Ces modèles statistiques sont devenus des outils modernes essentiels aussi bien dans la pratique, que dans la théorie économique.

Principaux articles[modifier | modifier le code]

  • "Autoregressive Conditional Heteroskedasticity With Estimates of the Variance of U.K. Inflation", Econometrica 50 (1982): 987-1008.
  • "Estimation of Time Varying Risk Premia in the Term Structure: the ARCH-M Model" (avec David M. Lilien et Russell P. Robins), Econometrica 55 (1987): 391-407.
  • "Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing" (avec Clive Granger), Econometrica 55 (1987): 251-276.
  • "Semi-parametric estimates of the relation between weather and electricity demand" (avec C. W. J. Granger, John Rice et Andrew Weiss), JASA 81 (1986): 310-320.
  • "Exogeneity" (avec David F. Hendry et Jean-Francois Richard), Econometrica 51 (1983): 277-304.
  • "Asset Pricing with a Factor ARCH Covariance Structure: Empirical Estimates for Treasury Bills" (avec Victor Ng et Michael Rothschild), Journal of Econometrics (de) 45 (1990): 213-237.
  • "Dynamic Conditional Correlation - A Simple Class of Multivariate GARCH Models" Journal of Business and Economic Statistics (de), (Juillet 2002).

Voir aussi[modifier | modifier le code]

Article connexe[modifier | modifier le code]

Économétrie

Lien externe[modifier | modifier le code]

Interview


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