JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 255 :

Un test de détection de rupture dans les paramètres des processus causaux
KENGNE, William
Université Paris 1

Dans ce papier, nous proposons un nouveau test de d\'etection de rupture dans le paramètre d'un processus $ X= (X_t)_{t\in Z}$ appartenant à une classe de processus causaux contenant les modèles AR($\infty$), ARCH($\infty$), TARCH($\infty$),... Deux statistiques $\widehat{Q}^{(1)}_n$ et $ \widehat{Q}^{(2)}_n$ sont construites en utilisant l'estimateur du maximum de quasi-vraisemblance du paramètre. Sous l'hypoth\`ese nulle selon laquelle aucun changement n'intervient dans le paramètre, chacune de ces statistiques converge vers une distribution connue et le maximum diverge vers l'infini sous l'hypoth\`ese alternative d'une rupture. Quelques r\'esultats de simulations sont pr\'esent\'es.