Jusqu'au début des années 1980 , l'économétrie a développé à un rythme relativement lent . Elle avait du mal à se libérer du paradigme statistique classique . Mais avec la poussée rapide de l'ordinateur , l'économétrie a connu une croissance appréciable au cours des vingt dernières années . Nous pensons tout simplement de la multiplication effrénée des modèles économétriques non linéaires , les modèles de volatilité et de nouvelles techniques d'estimation tels que MGM ou la méthode des moments simulés , pour n'en nommer que quelques nouveaux domaines de l'économétrie moderne . Mais ce qui est encore plus frappant est avancé à la charge de l'économétrie dans le domaine de la théorie financière . En effet , la théorie de dérivés , qui s'élève dans les années 1970 , en raison de l'utilisation croissante des modèles à volatilité économétriques tels que les modèles ARCH , et la méthode GMM pour estimer les paramètres des équations différentielles stochastiques utilisés dans les options de tarification , entre autres . L'économétrie a également permis le modèle CAPM , bien connu dans la théorie financière , afin de surmonter le cadre statique . Nous pouvons remettre - tenant bêta variables temps de conversation et la transposition de l'approche GARCH CAPM doit être dans un cadre multivarié . Finance d'entreprise emprunte plus à l'économétrie . Ainsi, l'analyse de l'investissement des entreprises dans un contexte d'incertitude conduit à la formulation des équations différentielles stochastiques avec l'estimation des paramètres nécessite l'utilisation de l'économétrie , entre autres, la méthode économétrique GMM
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