Sur les modèles autorégressifs: Estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs - Brossura

Arkoun-o

Brossura

ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447

Casa editrice: Univ Européenne, 2010

Riassunto

Cette thèse se consacre à l'estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs. Nous considérons le problème de l'estimation d'une fonction inconnue en un point fixe à l'aide de données régies par des modèles autorégressifs. Pour définir le risque associé à l'emploi d'un estimateur et ainsi mesurer la qualité de celui-ci, nous utilisons la fonction de perte liée à l'erreur absolue. Le travail de cette thèse suit l'approche minimax dont l'objectif est de trouver une borne inférieure asymptotique du risque minimax puis de construire un estimateur, dit asymptotiquement efficace, dont le risque maximal atteint asymptotiquement cette borne. Pour un modèle autorégressif non paramétrique où la fonction autorégressive est supposée appartenir à une classe Höldérienne faible de régularité connue, nous montrons qu'un estimateur à noyau est asymptotiquement efficace. Lorsque la régularité de la fonction autorégressive est inconnue, nous obtenons la vitesse de convergence minimax adaptative des estimateurs sur une famille de classes Höldériennes.

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L'autore:

A obtenu une maîtrise de Mathématiques à l'Université deTizi-Ouzou en 2003, un D.E.A de Mathématiques Appliquées en 2004et un Doctorat de Statistiques en 2009 à l'Université de Rouen.Ses recherches: LMRS CNRS-Université de Rouen.Ses enseignement: IUT, INSA et Université de Rouen.

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• Editore: Univ Européenne
• Data di pubblicazione: 2010
• ISBN 10: 6131534446
• ISBN 13: 9786131534447
• Rilegatura: Copertina flessibile
• Numero di pagine: 84