Volatilité persistante et dynamique du taux de change : une approche ARIMA-GARCH dans un contexte non stationnaire

Abstract

Résumé

Cet article étudie les changements des taux de change ainsi que la constance de leur instabilité dans un contexte non stationnaire, via une modélisation ARIMA-GARCH. Les taux de change affichent un comportement complexe de nature stochastique, marqué par un attachement envers les données antérieures et une volatilité qui se modifie au fil du temps. Cette recherche vise à examiner si les variations du taux de change peuvent être expliquées via leurs propres décalages temporels, et à mesurer l'intensité de la volatilité persistante.

L'étude est basée sur une méthode économétrique d'analyse de séries chronologiques. Les tests unitaires de type Dickey-Fuller augmenté (ADF) révèlent que cette série présente une intégration d'ordre un (I(1)). L'analyse d'un modèle ARIMA révèle un lien étroit aux données passées, attestant la présence d'une répercussion de mémorisation. De plus, les examens de diagnostic effectués sur les résidus mettent en évidence une hétéroscédasticité conditionnelle, ce qui justifie l'utilisation de modèles GARCH.

L'analyse GARCH révèle clairement un phénomène de regroupement de la volatilité et un fort maintien, comme le montre l'importance significative des paramètres ARCH et GARCH. Globalement, les résultats indiquent que les taux de change évoluent selon un mécanisme captivant qui allie une composante autorégressive à une volatilité durable.

Ces résultats ont des conséquences significatives concernant la modélisation, l'estimation et la gestion du risque de change dans un contexte financier caractérisé par la désorientation.

Mots clés : taux de change ; modélisation ARIMA – GARCH ; volatilité

Abstract

This research uses an ARIMA-GARCH approach to examine the changing behaviour and volatility of currency rates within a non-stationary environment. The exchange rate are known for their complicated behaviour, which includes time-varying volatility, persistence, and sensitivity to shocks. The main objective of this paper is to investigate if exchange rate fluctuations can be accounted for by their individual historical values and when their volatility is persistent as time passes.

The study uses an interval period econometric approach to accomplish this goal. Exchange rate series is non-stationary across levels however remains stationary following initial differences, according to stationarity tests based on the Augmented Dickey-Fuller (ADF) method. This suggests an integrated method of order one (I(1)). In order to capture the autoregressive dynamics and the impact of previous shocks, an ARIMA model is generated. The findings demonstrate a strong reliance on lagged values, supporting the idea that exchange rate fluctuations have an impact on memory.

Nonetheless, non-normality and conditional heteroskedasticity are indicated by diagnostic tests performed on the residuals. As a result, GARCH-type models are presented to take volatility clustering into consideration. The relevance of the ARCH and GARCH parameters supports the estimation results, which show that exchange rate volatility is simultaneously conditional and extremely persistent across time.

In summary, the results offer compelling proof that currency rates reflect a dynamic procedure that incorporates volatility persistence and autoregressive behaviour. In an increasingly unpredictable economic environment, these findings provide significant ramifications for traditional forecasting, management of risks, and exchange rate modelling.

Keywords : exchange rate ; ARIMA-GARCH approach ; volatility