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Sur les séries chronologiques à changements de régimes markoviens

AUTHOR Touche, Nassim
PUBLISHER Editions Universitaires Europeennes (03/22/2024)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Ce travail sera consacré à l'étude probabiliste, statistique et à l'application des modèles autorégressifs à changements de régimes markoviens (MS-AR). Initialement, nous étudions quelques propriétés probabilistes du modèle MS-AR à savoir la stationnarité stricte et au second ordre, l'ergodicité géométrique, la structure d'autocovariance et l'existence des moments d'ordres supérieurs ainsi que la relation ainsi que la relation de ce modèle avec d'autres modèle de séries chronologiques. Ensuite, nous présentons l'estimation des paramètres du modèle en utilisant la méthode du maximum de vraisemblance directement et via l'algorithme EM. En outre, les propriétés statistiques des estimateurs ainsi que l'évaluation des performances de ces estimateurs ont été établies. Enfin, une application de ce modèle sur des données réelles est effectuée.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786206708711
ISBN-10: 6206708713
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: French
More Product Details
Page Count: 156
Carton Quantity: 46
Product Dimensions: 6.00 x 0.36 x 9.00 inches
Weight: 0.52 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Mathematics | Probability & Statistics - General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Ce travail sera consacré à l'étude probabiliste, statistique et à l'application des modèles autorégressifs à changements de régimes markoviens (MS-AR). Initialement, nous étudions quelques propriétés probabilistes du modèle MS-AR à savoir la stationnarité stricte et au second ordre, l'ergodicité géométrique, la structure d'autocovariance et l'existence des moments d'ordres supérieurs ainsi que la relation ainsi que la relation de ce modèle avec d'autres modèle de séries chronologiques. Ensuite, nous présentons l'estimation des paramètres du modèle en utilisant la méthode du maximum de vraisemblance directement et via l'algorithme EM. En outre, les propriétés statistiques des estimateurs ainsi que l'évaluation des performances de ces estimateurs ont été établies. Enfin, une application de ce modèle sur des données réelles est effectuée.
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