Francis X. Diebold

Francis X. Diebold (né le ) est un économiste américain connu pour ses travaux en modélisation économétrique prédictive, en économétrie financière et en macroéconométrie. Il a obtenu son baccalauréat et son doctorat à l'Université de Pennsylvanie ("Penn"). Il a passé la majeure partie de sa carrière à Penn, où il a dirigé environ 75 doctorants[1]. Il est actuellement professeur de sciences sociales et professeur d'économie à la Penn's School of Arts and Sciences, ainsi que professeur de finance et professeur de statistique à la Penn's Wharton School. Il est également chercheur associé au Bureau national de recherche économique de Cambridge, dans le Massachusetts, et auteur du blog No Hesitations. Il donne des cours à l'EDHEC à Lille.

Francis X. Diebold
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Distinctions

Diebold est un membre élu de la Econometric Society, de l’American Statistical Association et de l’Institut international des prévisionnistes, et le récipiendaire des bourses Sloan, Guggenheim et Humboldt. Il a siégé aux comités de rédaction de Econometrica, Review of Economics and Statistics et de la International Economic Review. Il a été professeur invité à l'Université de Princeton, à l'Université de Chicago, à l'Université Johns Hopkins et à l'Université de New York. Il a été président de la Society for Financial Econometrics (2011-2013) et président du Model Validation Council du système de la Réserve fédérale (2012-2013).

Contributions scientifiques

Diebold est surtout connu pour le "test de Diebold-Mariano" destiné à évaluer la précision des prévisions ponctuelles[2]. l est aussi connu pour ses méthodes d'évaluation du calibrage conditionnel des prévisions de densité[3] et pour son texte, Elements of Forecasting[4].

En économétrie financière, Diebold est surtout connu pour ses contributions à la modélisation de la volatilité, notamment le "modèle ARCH à facteur latent" de Diebold-Nerlove [5] et l'extraction Andersen-Bollerslev-Diebold de la "volatilité réalisée" tirée du rendement des actifs à haute fréquence[6],[7].

En macroéconométrie, Diebold est surtout connu pour ses travaux sur l’interface macro-finance[8],[9] et ses travaux sur le suivi macroéconomique en temps réel, notamment le Aruoba-Diebold-Scotti ("ADS") Business Condition Index, maintenant maintenu par la réserve fédérale de Philadelphie[10].

Parmi ses autres contributions remarquables, on peut citer le modèle de courbe de rendement «dynamique Nelson-Siegel» et ses extensions[11],[12],[13] et le cadre Diebold-Yilmaz pour la mesure et la visualisation dynamiques de la connectivité réseau[14].

Notes et références
  1. « Francis Diebold Personal Website »
  2. Diebold et Mariano, « Comparing Predictive Accuracy », Journal of Business & Economic Statistics, vol. 20, no 1,‎ , p. 134–144 (ISSN 0735-0015, DOI 10.1198/073500102753410444)
  3. Diebold, Gunther, Tay, « Evaluating density forecasts, with Applications to Financial Risk Management », International Economic Review, vol. 39, no 4,‎ , p. 863–883 (DOI 10.2307/2527342, JSTOR 2527342, lire en ligne)
  4. Diebold, Francis X., Elements of forecasting, South-Western, , 392 p. (ISBN 978-0-324-02393-0, OCLC 44493316)
  5. (en) Diebold et Nerlove, « The dynamics of exchange rate volatility: A multivariate latent factor ARCH model », Journal of Applied Econometrics, vol. 4, no 1,‎ , p. 1–21 (ISSN 1099-1255, DOI 10.1002/jae.3950040102)
  6. (en) Andersen, Bollerslev, Diebold et Labys, « Modeling and Forecasting Realized Volatility », Econometrica, vol. 71, no 2,‎ , p. 579–625 (ISSN 1468-0262, DOI 10.1111/1468-0262.00418)
  7. Andersen, Bollerslev, Diebold et Labys, « The Distribution of Realized Exchange Rate Volatility », Journal of the American Statistical Association, vol. 96, no 453,‎ , p. 42–55 (ISSN 0162-1459, DOI 10.1198/016214501750332965)
  8. Diebold, Rudebusch et Borag?an Aruoba, « The macroeconomy and the yield curve: a dynamic latent factor approach », Journal of Econometrics, vol. 131, no 1,‎ , p. 309–338 (DOI 10.1016/j.jeconom.2005.01.011)
  9. (en) Andersen, Bollerslev, Diebold et Vega, « Micro Effects of Macro Announcements: Real-Time Price Discovery in Foreign Exchange », American Economic Review, vol. 93, no 1,‎ , p. 38–62 (ISSN 0002-8282, DOI 10.1257/000282803321455151)
  10. Aruoba, Diebold et Scotti, « Real-Time Measurement of Business Conditions », Journal of Business & Economic Statistics, vol. 27, no 4,‎ , p. 417–427 (ISSN 0735-0015, DOI 10.1198/jbes.2009.07205)
  11. Christensen, Diebold et Rudebusch, « The affine arbitrage-free class of Nelson–Siegel term structure models », Journal of Econometrics, vol. 164, no 1,‎ , p. 4–20 (DOI 10.1016/j.jeconom.2011.02.011)
  12. Diebold et Li, « Forecasting the term structure of government bond yields », Journal of Econometrics, vol. 130, no 2,‎ , p. 337–364 (DOI 10.1016/j.jeconom.2005.03.005)
  13. Francis X. Diebold et Glenn D. Rudebusch, Yield Curve Modeling and Forecasting : The Dynamic Nelson-Siegel Approach, Princeton University Press, , 203 p. (ISBN 978-0-691-14680-5, lire en ligne)
  14. Diebold et Yilmaz, « On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of financial firms », Journal of Econometrics, vol. 182, no 1,‎ , p. 119–134 (DOI 10.1016/j.jeconom.2014.04.012)

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