Dans ce projet, nous étudions l'inférence statistique de modèles à volatilité linéaire des paramètres, indépendamment de la condition de stabilité. Une première partie de la thèse est consacrée à l'inférence statistique de la classe des modèles ARCH à seuil en puissance pour lesquels nous proposons une méthode d'estimation des paramètres basée sur le principe des moindres carrés pondérés en deux étapes (2SWLSE). Sous des conditions très faibles et indépendamment de la condition de stabilité, nous étudions les propriétés asymptotiques de cet estimateur. Nous proposons, également un estimateur consistant de la variance asymptotique de 2SWLSE dans les deux cas stationnaire et non stationnaire qui nous permettra par la suite d'appliquer les tests de stationnarité stricte et d'asymétrie. Nous montrons aussi que, pour des innovations à queues lourdes, l'estimateur 2SWLS est plus efficace que l'estimateur du quasi-maximum de vraisemblance gaussien (QMLE).
Il n'y a pas encore de discussion sur ce livre
Soyez le premier à en lancer une !
Taïna, indienne des Caraïbes, a été instruite dès son enfance pour devenir chamane, mais Christophe Colomb et les Espagnols arrivent...
Une belle adaptation, réalisée par un duo espagnol, d'un des romans fondateurs de la science-fiction, accessible dès 12 ans.
Merci à toutes et à tous pour cette aventure collective
Lara entame un stage en psychiatrie d’addictologie, en vue d’ouvrir ensuite une structure d’accueil pour jeunes en situation d’addiction au numérique...
