JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 83 :

Bootstrap d'un modèle éspace d'états périodique
HAMDI, Fayçal ; GUERBYENNE, Hafida
USTHB, Alger, Algérie

En pratique les séries chronologiques sont souvent de taille petite à modérée et l'utilisation des résultats asymptotiques n'est pas appropriée. Plusieurs chercheurs ont proposé l'utilisation de la méthode du bootstrap pour identifier le modèle, estimer les paramètres et construire des régions de prédiction pour les valeurs futures des observations. Dans ce travail, on considère la classe des modèles espace d'états périodiques où il est question d'étudier quelques problèmes d'inférence, à savoir la construction des régions de prédiction pour les valeurs futures et l'approximation de la distribution des estimateurs obtenus par la méthode du quasi-maximum de vraisemblance (QMV).