Prévision non paramétrique des processus stochastiques

par Éric Matzner-Løber

Thèse de doctorat en Mathématiques

Sous la direction de Alain Berlinet.

Soutenue en 1997

à Montpellier 2 .


  • Résumé

    Dans ce travail, nous nous interessons aux aspects theoriques et pratiques de la prevision non parametrique des processus stochastiques. Dans les chapitres 1 et 2, nous proposons des theoremes generaux pour demontrer la normalite asymptotique d'estimateurs du mode conditionnel et d'estimateurs des quantiles conditionnels. Ces resultats sont independants de la structure de dependance des donnees et de l'estimateur utilise. Nous les appliquons a des estimateurs a noyau lorsque les donnees sont multivariees et dependantes. Nous avons egalement calcule les vitesses de convergence et l'erreur quadratique moyenne des estimateurs utilises. Nous donnons ensuite les lois asymptotiques des predicteurs bases sur l'estimateur du mode et de la mediane conditionnels. Le chapitre 3 expose differentes methodes de prevision non parametriques de maniere unifiee ainsi qu'une mise en uvre pratique de ces methodes. Puis nous comparons trois predicteurs non parametriques sur 60 series reelles. Au chapitre 4, nous utilisons l'analyse en composantes principales sur variables instrumentales (acpvi) spline additive pour determiner l'ordre de processus autoregressifs non lineaires additifs.

  • Titre traduit

    Nonparametric forecasting stochastic processes


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Informations

  • Détails : 132 p
  • Annexes : Bibliogr.: p. 123-129

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  • Bibliothèque : Bibliothèque universitaire Sciences et techniques (Montpellier).
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS 97.MON-179

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  • Cote : MF-1997-MAT
  • Bibliothèque : Université Paris-Est Créteil Val de Marne. Service commun de la documentation. Section multidisciplinaire.
  • PEB soumis à condition
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