Academic literature on the topic 'Modèle autorégressive'
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Journal articles on the topic "Modèle autorégressive"
1
Dufour, Jean-Marie, and David Tessier. "La causalité entre la monnaie et le revenu : une analyse fondée sur un modèle VARMA-échelon." L’économétrie de la politique économique 73, no. 1-2-3 (February 9, 2009): 351–66. http://dx.doi.org/10.7202/602232ar.
Full textAbstract:
RÉSUMÉLes analyses de causalité, au sens de Wiener-Granger, sont habituellement fondées sur une spécification autorégressive (VAR) du processus générateur des données. C’est le cas, en particulier, pour les nombreuses études de causalité entre la monnaie et le revenu au niveau macroéconomique. Comme la spécification VAR ne constitue qu’une approximation et surtout n’est pas robuste à la désagrégation en sous-vecteurs, nous étudions ici la causalité entre monnaie et revenu à partir du cadre plus général et logiquement cohérent des modèles ARMA multivariés (VARMA). Pour résoudre les problèmes d’identification associés à ces modèles, nous considérons un modèle VARMA sous la forme échelon, lequel fournit automatiquement un modèle identifié. Nous utilisons, pour spécifier les ordres du modèle, la nouvelle méthodologie proposée par Nsiri et Roy (1992, 1996) et fondée sur une estimation des indices de Kronecker du modèle. Cette approche est appliquée à un modèle de l’économie américaine comprenant cinq variables : le revenu réel, le niveau des prix, un taux d’intérêt à court terme, la base monétaire et le multiplicateur de M1. Contrairement à certaines études antérieures, nous trouvons que les variables monétaires (base et multiplicateur) causent le revenu (au sens de Granger), la relation étant unidirectionnelle dans le cas de la base, tandis que le taux d’intérêt ne cause pas directement le revenu, mais a possiblement un effet indirect passant par les variables monétaires. Le niveau des prix apparaît comme une variable passive sans influence sur les autres variables du système.
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Dufour, Jean-Marie, and Malika Neifar. "Méthodes d’inférence exactes pour des processus autorégressifs : une approche fondée sur des tests induits." Articles 78, no. 1 (March 11, 2004): 19–40. http://dx.doi.org/10.7202/007243ar.
Full textAbstract:
Résumé Dans ce texte, nous considérons un modèle autorégressif d’ordre p (où p ≥ 1) gaussien, possiblement non stationnaire, avec un terme constant (tendance). Nous développons des méthodes d’inférence exactes pour les coefficients de ce modèle. Nous proposons une méthode qui permet de tester n’importe quelle hypothèse qui fixe le vecteur complet des coefficients autorégressifs du modèle puis, en « inversant » ces tests, de construire une région de confiance conjointe pour les coefficients du vecteur. Chaque hypothèse est testée en transformant d’abord les observations de façon à faire disparaître toute autocorrélation sous l’hypothèse nulle puis en testant si les observations transformées sont indépendantes. Pour ce faire, nous combinons plusieurs tests d’autocorrélation conçus pour détecter la dépendance aux délais 1, 2, ..., p. La méthode proposée permet de construire de façon simple les régions de confiance en résolvant 2p polynômes de second degré pour chaque coefficient (après un balayage des p – 1 coefficients restants du modèle et pour chaque configuration de ces p – 1 coefficients). Pour faire de l’inférence sur les coefficients individuels du modèle ou sur des transformations plus générales des coefficients autorégressifs, nous proposons d’utiliser une technique de projection. Nous appliquons la méthode développée à un modèle du P.I.B. réel tunisien.
3
Bensafta, Kamel Malik, and Gervasio Semedo. "De la transmission de la volatilité à la contagion entre marchés boursiers : l’éclairage d’un modèle VAR non linéaire avec bris structurels en variance." Articles 85, no. 1 (May 18, 2010): 13–76. http://dx.doi.org/10.7202/039734ar.
Full textAbstract:
Résumé Nous développons dans cet article une modélisation vectorielle autorégressive non linéaire pour l’étude des interdépendances entre les marchés boursiers. Parmi les innovations de ce travail, nous introduisons un bris structurel dans la matrice des variances-covariances conditionnelle d’un processus GARCH multivarié. Dans cet ordre d’idée, nous considérons une spécification BEKK de cette matrice augmentée avec des régresseurs de transmission des chocs de volatilité entre les marchés. L’objectif de cette modification est de répondre à plusieurs biais importants dans la mesure des volatilités et des corrélations entre les marchés : d’une part, le biais de surestimation de la persistance des chocs de volatilité; d’autre part, les biais d’hétéroscédasticité et de variables omises dans la mesure des corrélations. Nous considérons ici un échantillon de 11 marchés boursiers d’Europe, d’Amérique du Nord et d’Asie avec des données hebdomadaires des indices les plus larges entre 1985 et 2006. Plusieurs résultats intéressants sont obtenus avec cette modélisation : la réduction de la persistance des chocs de volatilité; l’évidence d’une transmission des prix et des incertitudes du marché américain vers les marchés européens et asiatiques; l’existence de phénomène de transmission régionale en Europe et en Asie; mis à part le krach américain d’octobre 1987, toutes les crises ne sont pas systématiquement contagieuses. Au final, il n’est pas évident que la libéralisation financière isole les marchés des crises financières diverses, bien que l’intégration soit un vecteur d’efficience des marchés. Les crises et le phénomène de contagion en période de crise peuvent être considérés comme des processus de rééquilibrage des marchés qui doivent être encadrés, régulés et supervisés.
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Dufour, Jean-Marie, and Malika Neifar. "Méthodes d’inférence exactes pour un modèle de régression avec erreurs AR(2) gaussiennes." Articles 80, no. 4 (January 26, 2006): 593–618. http://dx.doi.org/10.7202/012129ar.
Full textAbstract:
Résumé Ce texte propose des méthodes d’inférence exactes (tests et régions de confiance) sur des modèles de régression linéaires avec erreurs autocorrélées suivant un processus autorégressif d’ordre deux [AR(2)], qui peut être non stationnaire. L’approche proposée est une généralisation de celle décrite dans Dufour (1990) pour un modèle de régression avec erreurs AR(1) et comporte trois étapes. Premièrement, on construit une région de confiance exacte pour le vecteur des coefficients du processus autorégressif (φ). Cette région est obtenue par inversion de tests d’indépendance des erreurs sur une forme transformée du modèle contre des alternatives de dépendance aux délais un et deux. Deuxièmement, en exploitant la dualité entre tests et régions de confiance (inversion de tests), on détermine une région de confiance conjointe pour le vecteur φ et un vecteur d’intérêt γ de combinaisons linéaires des coefficients de régression du modèle. Troisièmement, par une méthode de projection, on obtient des intervalles de confiance « marginaux » ainsi que des tests à bornes exacts pour les composantes de γ. Ces méthodes sont appliquées à des modèles du stock de monnaie (M2) et du niveau des prix (indice implicite du PNB) américains.
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Zakoian. "Modèles autorégressifs à seuils multiples." Annales d'Économie et de Statistique, no. 36 (1994): 23. http://dx.doi.org/10.2307/20075968.
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Smith, Herbert L. "Application de l’analyse des séries chronologiques à la projection d’effectifs de population scolaire par la méthode des composantes." Articles 38, no. 1 (June 16, 2010): 145–70. http://dx.doi.org/10.7202/039991ar.
Full textAbstract:
Cet article veut montrer qu’on peut réécrire des modèles démographiques en vue de réaliser des projections par cohorte, en les transposant dans un modèle économétrique vecteur autorégressif (VAR). De cette façon, la méthode des composantes se dote d’un cadre stochastique qui étend son envergure. Le potentiel de cette perspective est illustré à travers l’exemple d’une projection d’effectifs de population scolaire. Il met en valeur une série d’équations qui permet de vérifier la validité de plusieurs choix de modélisations habituellement utilisées dans le domaine de la prévision.
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Boutahar, Mohamed. "Modèles autorégressifs explosifs avec bruit longue mémoire." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 330, no. 10 (May 2000): 889–92. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(00)00292-5.
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Mangeas, Morgan, and Jian-Feng Yao. "Sur l'estimateur des moindres carrés d'un modèle autorégressif fonctionnel." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 324, no. 4 (February 1997): 471–74. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(97)80088-2.
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9
ROBERT, T., and C. MAILHES. "Effet d'une perturbation sur l'estimation de modèles autorégressifs." Le Journal de Physique IV 04, no. C5 (May 1994): C5–1383—C5–1386. http://dx.doi.org/10.1051/jp4:19945308.
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Dufour and Hallin. "Tests non paramétriques optimaux pour le modèle autorégressif d'ordre un." Annales d'Économie et de Statistique, no. 6/7 (1987): 411. http://dx.doi.org/10.2307/20075663.
Full textDissertations / Theses on the topic "Modèle autorégressive"
1
DELLAGI, WASSIMA. "Estimation empirique de la partie autorégressive d'un modèle Arma vectoriel." Paris 11, 1991. http://www.theses.fr/1991PA112179.
Full textAbstract:
Nous proposons dans cette these un nouvel estimateur empirique de la partie autoregressive d'un processus arma. Son avantage est d'avoir de bonnes proprietes asymptotiques dans un cadre tres general. Dans la premiere partie, on explore le comportement presque-sur et en loi de cet estimateur pour un modele arma vectoriel dans les cas suivants: stable, non explosif et general. Dans la deuxieme partie, on l'etudie dans un cadre particulier qui est celui du modele arma(1,1) stable et du modele arma(1,1) non ergodique. A partir de cet estimateur, on construit des estimateurs implicites des parametres de la moyenne mobile
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Ebeido, Kebieh Amira. "Test d'hypothèses et modèles aléatoires autorégressifs." Paris 2, 1987. http://www.theses.fr/1987PA020091.
Full textAbstract:
Le travail presente ici concerne l'estimateurs et les tests utilises sur des modeles autoregressifs construits a partir de l'observation d'une serie temporelle. La serie traitee en elle-meme, independamment d'autres series avec lesquelles elle pourrait etre en relation. On a distingue trois parties essentielles : la premiere s'attache aux modeles autoregressifs du premier ordre. Les methodes d'estimation et les proprietes des estimateurs obtenues sont discutees. Deux hypotheses essentielles sont testees :. La premiere hypothese concerne le parametre autoregressif : processus stable avec b <1; processus explosif avec b >1; processus a cheminement aleatoire avec b = 1. . La seconde hypothese concerne le terme aleatoire et : les et independants ou non. La deuxieme partie s'attache aux modeles autoregressifs - moyennes mobiles (arma); les methodes d'estimation et les tests concernant l'adequation du modele identifie et estime sont analyses. La troisieme se compose enfin de deux applications pratiques : l'une porte sur le cours des actions industrielles aux etats-unis pendant ces douze dernieres annees, (de 1974 a 1985), ce processus qui est identifie comme un processus autoregressif du premier ordre suit un cheminement aleatoire. L'autre application concerne la production d'automobiles "voitures de tourisme" au japon pour la periode allant de janvier 1974 a juin 1986. Apres identification et tests le pro- cessus apparait comme un arma (2,16).
3
Jeantheau, Thierry. "Modèles autorégressifs à erreur conditionnellement hétéroscédastique." Paris 7, 1993. http://www.theses.fr/1993PA077169.
Full textAbstract:
Depuis l'article fondateur de Engle en 1982, les modèles dynamiques hétéro scédastiques ont connu des développements importants; le but de cette thèse est d'étudier les propriétés de ce type de modèles. Dans une première partie, on définit un modèle hétéro scedastique assez général, et on montre alors sous quelles conditions les estimateurs du minimum de contraste sont fortement consistants. Le théorème donné dans ce chapitre permet de faire des hypothèses très faibles sur l'existence de moments du processus solution. Dans la deuxième partie, ce résultat est applique à un modèle auto régressif à erreur Garch. Les conditions de stationnarité et d'identifiabilité du modèle sont étudiées en détail. On montre alors que tous les modèles stationnaires au sens strict peuvent être estimés de façon fortement consistante. Dans la troisième partie, on montre comment ces résultats peuvent être étendus au cadre multivarié. On prend alors comme exemple le modèle Garch multivarié à corrélation constante. Enfin, les quatrième et cinquième parties traitent des applications sur des données simulées (où les résultats obtenus confirment nos résultats théoriques) et sur des données financières réelles (principalement sur des cours de change)
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Lim, Néhémy. "Estimation de modèles autorégressifs vectoriels à noyaux à valeur opérateur : Application à l'inférence de réseaux." Thesis, Evry-Val d'Essonne, 2015. http://www.theses.fr/2015EVRY0007/document.
Full textAbstract:
Dans l’analyse des séries temporelles multivariées, la plupart des modèles existants sont utilisés à des fins de prévision, c’est-à-dire pour estimer les valeurs futures du système étudié à partir d’un historique de valeurs observées dans le passé. Une autre tâche consiste à extraire des causalités entre les variables d’un système dynamique. C’est pour ce dernier problème à visée explicative que nous développons une série d’outils. À cette fin, nous définissons dans cette thèse une nouvelle famille de modèles autorégressifs vectoriels non paramétriques construits à partir de noyaux à valeur opérateur. En faisant l’hypothèse d’une structure sous-jacente creuse, la parcimonie du modèle est contrôlée en imposant dans la fonction de coût des contraintes de parcimonie aux paramètres du modèle (qui sont en l’occurrence des vecteurs qui pondèrent une combinaison linéaire de noyaux). Les noyaux étudiés possèdent parfois des hyperparamètres qui doivent être appris selon la nature du problème considéré. Lorsque des hypothèses de travail ou des connaissances expertes permettent de fixer les paramètres du noyau, le problème d’apprentissage se réduit à la seule estimation des paramètres du modèle. Pour optimiser la fonction de coût correspondante, nous développons un algorithme proximal. A contrario, lorsqu’aucune hypothèse relative aux variables n’est disponible, les paramètres de certains noyaux ne peuvent être fixés a priori. Il est alors nécessaire d’apprendre conjointement les paramètres du modèle et ceux du noyau. Pour cela, nous faisons appel à un schéma d’optimisation alterné qui met en jeu des méthodes proximales. Nous proposons ensuite d’extraire un estimateur de la matrice d’adjacence encodant le réseau causal sous-jacent en calculant une statistique des matrices jacobiennes instantanées. Dans le cas de la grande dimension, c’est-à-dire un nombre insuffisant de données par rapport au nombre de variables, nous mettons en oeuvre une approche d’ensemble qui partage des caractéristiques du boosting et des forêts aléatoires. Afin de démontrer l’efficacité de nos modèles, nous les appliquons à deux jeux de données : des données simulées à partir de réseaux de régulation génique et des données réelles sur le climatIn multivariate time series analysis, existing models are often used for forecasting, i.e. estimating future values of the observed system based on previously observed values. Another purpose is to find causal relationships among a set of state variables within a dynamical system. We focus on the latter and develop tools in order to address this problem. In this thesis, we define a new family of nonparametric vector autoregressive models based on operator-valued kernels. Assuming a sparse underlying structure, we control the model’s sparsity by defining a loss function that includes sparsity-inducing penalties on the model parameters (which are basis vectors within a linear combination of kernels). The selected kernels sometimes involve hyperparameters that may need to be learned depending on the nature of the problem. On the one hand, when expert knowledge or working assumptions allow presetting the parameters of the kernel, the learning problem boils down to estimating only the model parameters. To optimize the corresponding loss function, we develop a proximal algorithm. On the other hand, when no prior knowledge is available, some other kernels may exhibit unknown parameters. Consequently, this leads to the joint learning of the kernel parameters in addition to the model parameters. We thus resort to an alternate optimization scheme which involves proximal methods. Subsequently, we propose to build an estimate of the adjacency matrix coding for the underlying causal network by computing a function of the instantaneous Jacobian matrices. In a high-dimensional setting, i.e. insufficient amount of data compared to the number of variables, we design an ensemble methodology that shares features of boosting and random forests. In order to emphasize the performance of the developed models, we apply them on two tracks : simulated data from gene regulatory networks and real climate data
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Arkoun, Ouerdia. "Estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs." Phd thesis, Université de Rouen, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00464024.
Full textAbstract:
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 H\"{o}ldérienne 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 H\"{o}ldériennes.\\
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Zakoian, Jean-Michel. "Modèles autorégressifs à seuil de séries chronologiques." Paris 9, 1990. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=1990PA090014.
Full textAbstract:
Ce travail est fondé sur l'introduction de seuils dans les modèles de séries temporelles. Nous commençons par présenter la théorie des chaines de Markov homogènes, nécessaire pour l'étude des processus non linéaires. Les modèles autorégressifs d'ordre un à un seuil font l'objet de la deuxième partie. Des propriétés distributionnelles sont obtenues au voisinage du modèle linéaire, ce qui permet d'obtenir des formules approchées pour diverses quantités: moyenne, variance, moments. . . Enfin, deux méthodes de test de l'hypothèse de linéarité sont proposées. La partie suivante propose une nouvelle classe de modèles ARCH (autogressive conditionally heteroskedastic). L'introduction de seuils dans la spécification de la variance conditionnelle permet la prise en compte d'effets spécifiques sur la volatilité (persistance, dissymétrie selon le signe des erreurs antérieures. . . ). Une étude complète est proposée: stationnarité faible, stationnarité stricte, calcul des moments, analyse de l'effet leptokurtique, comparaison avec les modèles ARCH, estimation des divers paramètres, test de l'hypothèse d'homoscédasticité. Enfin, la dernière partie de la thèse traite du passage au temps continu de modèles hétéroscédastiques à seuil
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Chakar, Souhil. "Segmentation de processus avec un bruit autorégressif." Thesis, Paris 11, 2015. http://www.theses.fr/2015PA112196/document.
Full textAbstract:
Nous proposons d’étudier la méthodologie de la segmentation de processus avec un bruit autorégressif sous ses aspects théoriques et pratiques. Par « segmentation » on entend ici l’inférence de points de rupture multiples correspondant à des changements abrupts dans la moyenne de la série temporelle. Le point de vue adopté est de considérer les paramètres de l’autorégression comme des paramètres de nuisance, à prendre en compte dans l’inférence dans la mesure où cela améliore la segmentation.D’un point de vue théorique, le but est de conserver un certain nombre de propriétés asymptotiques de l’estimation des points de rupture et des paramètres propres à chaque segment. D’un point de vue pratique, on se doit de prendre en compte les limitations algorithmiques liées à la détermination de la segmentation optimale. La méthode proposée, doublement contrainte, est basée sur l’utilisation de techniques d’estimation robuste permettant l’estimation préalable des paramètres de l’autorégression, puis la décorrélation du processus, permettant ainsi de s’approcher du problème de la segmentation dans le cas d’observations indépendantes. Cette méthode permet l’utilisation d’algorithmes efficaces. Elle est assise sur des résultats asymptotiques que nous avons démontrés. Elle permet de proposer des critères de sélection du nombre de ruptures adaptés et fondés. Une étude de simulations vient l’illustrerWe propose to study the methodology of autoregressive processes segmentation under both its theoretical and practical aspects. “Segmentation” means here inferring multiple change-points corresponding to mean shifts. We consider autoregression parameters as nuisance parameters, whose estimation is considered only for improving the segmentation.From a theoretical point of view, we aim to keep some asymptotic properties of change-points and other parameters estimators. From a practical point of view, we have to take into account the algorithmic constraints to get the optimal segmentation. To meet these requirements, we propose a method based on robust estimation techniques, which allows a preliminary estimation of the autoregression parameters and then the decorrelation of the process. The aim is to get our problem closer to the segmentation in the case of independent observations. This method allows us to use efficient algorithms. It is based on asymptotic results that we proved. It allows us to propose adapted and well-founded number of changes selection criteria. A simulation study illustrates the method
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Tong, Dinh Quy. "Méthodes d'estimation de paramètres de modèles autorégressifs multivariés." Grenoble 1, 1991. http://www.theses.fr/1991GRE10141.
Full textAbstract:
Cette thèse est consacrée à l'étude des méthodes d'estimation pour un modèle autorégressif multivarié et spécialement à la construction d'algorithmes pour la mise en œuvre de la méthode du maximum de vraisemblance. On présente dans les deux premiers chapitres les différents notions et algorithmes utilisés dans le domaine de l'estimation autorégressive multivariée. On y étudie les aspects algorithmiques de la méthode de Yule-Walker, des méthodes de Burg généralisées, des méthodes basées sur les corrélations partielles. . . La méthode du maximum de vraisemblance est l'objet des trois derniers chapitres. On introduit les différentes façons de calculer la fonction de Log-vraisemblance, ses dérivées premières exactes (par rapport aux différents ensembles de paramètres caractérisant le modèle) et des approximations de ses dérivées secondes. A l'aide de la technique itérative de Newton-Raphson modifiée (méthode itérative de Fisher) on construit ensuite des algorithmes d'optimisation pour le problème d'estimation du maximum de vraisemblance. Les résultats de simulation et les aspects de l'implémentation de ces algorithmes sont également présentés
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Pedroso, Meloni Luis Geraldo. "Compression spectrale du signal vocal par modification du modèle autorégressif." Nancy 1, 1985. http://www.theses.fr/1985NAN10275.
Full textAbstract:
Une technique pour améliorer la réception de la parole par les malentendants présentant des troubles auditifs neurosensoriels dans les hautes fréquences. Cette technique est basée sur la modélisation du conduit vocal par prédiction linéaire, suivie d'une modification convenable du filtre de synthèse. Les fréquences et les largeurs de bande des formants sont réduites de façon non-uniforme par le déplacement des pôles dans le plan complexe. La parole est synthétisée par le modèle modifié à partir du signal d'erreur. Le signal obtenu est soumis à un filtrage qui aligne les amplitudes des pics spectraux du modèle modifié, sur celles du modèle original. Il a été conçu et réalisé un système architecturé autour d'un processeur de traitement du signal, qui a permis l'étaude sur l'exécution de la méthode en temps réel. Des résultats obtenus sur quelques dizaines de mots traités montrent une bonne intelligibilité, ainsi qu'une bonne conservation des structures temporelles telles que les traits rythmiques, la durée des segments, le contour de la période fondamental
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Kachour, Maher. "Une nouvelle classe de modèles autorégressifs à valeurs entières." Rennes 1, 2009. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00442146.
Full textAbstract:
Dans certaines situations il devient nécessaire de traiter les séries chronologiques à valeurs entières. Au premier regard, l'analyse de telle série peut présenter quelques difficultés, notamment si l'analyse est basée sur quelques modèles stochastiques. Ces modèles doivent refléter la particularité entière de la série observée. De nombreuses tentatives ont été faites pour définir des modèles qui peuvent être utilisés pour décrire les séries chronologiques à valeurs entières. La plupart des modèles proposés sont basés sur l'opérateur d'amincissement et possèdent les mêmes propriétés que les modèles à valeurs réelles bien-connus dans la littérature. L'objectif de cette thèse est d'étudier les modèles autorégressifs à valeurs entières. Nous introduisons une nouvelle classe de modèles basés sur l'opérateur d'arrondi. Par rapport aux modèles existants, la nouvelle classe a plusieurs avantages: structure d'innovation simple, coefficients de régression avec des signes arbitraires, valeurs négatives possibles pour la série chronologiques et pour la fonction d' autocorrélation. Nous étudions la stationnarité des modèles et la consistance forte de l'estimateur des moindres carrés proposé pour estimer les paramètres. Nous analysons quelques séries chronologiques à valeurs entières bien-connues avec les modèles introduitsIn many practical situations we deal with integer-valued time series. The analysis of such a time series present some difficulties, namely where the analysis is based on some stochastic models. These models must reflect the integer peculiarity of the observed series. Many attempts have been made to define some models which can be used to describe integer-valued time series. Most of the proposed models are based on the thinning operator and they have the same properties as the real-valued models well-known in the literature. The aim of this thesis is to study the integer-valued autoregressive models. We introduce a new class of models based on the rounding operator. Compared to the existent models, the new class has several advantages : simple innovation structure, autoregressive coefficients with arbitrary signs, possible negative values for time series and for the autocorrelation function. We study the stationarity of the models and the strong consistency of the least squares estimator proposed to estimate the parameters. We analyze some well-known time series with the introduced models
Books on the topic "Modèle autorégressive"
1
Centre ivoirien de recherches économiques et sociales. Cellule d'analyse de politiques économiques, ed. Impact des dépenses publiques sur le niveau de vie en Côte d'Ivoire: Une analyse par les modèles autorégressifs à seuils endogènes. [Abidjan]: Cellule d'analyse de politiques économiques du CIRES, 2008.
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1
"L’analyse de modèles autorégressifs (Autoregressive models analysis)." In La modélisation par équations structurelles avec Mplus, 185–92. Presses de l'Université du Québec, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvt1sh9g.22.
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2
"L’analyse de modèles autorégressifs croisés (Crossed-lagged panel models)." In La modélisation par équations structurelles avec Mplus, 193–200. Presses de l'Université du Québec, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvt1sh9g.23.
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