L'analyse des séries temporelles financières a connu des développements

remarquables dans les deux dernières décennies. Les modèles de

type GARCH en constituent l'élément central. Ce livre présente les

résultats les plus avancés concernant la théorie et la mise en oeuvre de

ces modèles. La structure probabiliste des modèles GARCH classiques

(conditions de stationnarité, propriétés des solutions) est étudiée en

détail, de même que l'inférence statistique (identification, estimation,

tests). Plusieurs extensions (modèles asymétriques, multivariés) sont

traitées, ainsi que des applications financières. Cet ouvrage comporte de

nombreuses illustrations et des applications sur séries réelles. Il peut

servir de support de cours de niveau Master 2 et propose une large

collection d'exercices et problèmes résolus. Plusieurs chapitres du livre

ont été enseignés par les auteurs à l'ENSAE (École Nationale de la

Statistique et de l'Administration Économique) et dans des universités

françaises et étrangères.