Ergodicité, mélange et estimation dans les modèles GARCH

par Farid Boussama

Thèse de doctorat en Mathématiques

Sous la direction de Laure Elie.

Soutenue en 1998

à Paris 7 .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Dans cette these, nous etablissons l'ergodicite geometrique, la recurrence harris et le -melange des modeles garch univaries, des modeles garch a correlations conditionnelles constantes et des modeles garch multivaries generaux, en etudiant une classe plus large de chaines de markov definies par des applications semi-polynomiales. Ensuite nous montrons que les estimateurs du pseudo-maximum de vraisemblance d'un processus garch(p,q) univarie sont consistants et asymptotiquement gaussiens et ce sans conditions prealables sur l'existence des moments du processus. Enfin, nous degageons quelques conditions d'identifiabilite des garch multivaries et montrons que sous ces conditions les estimateurs du pseudo-maximum de vraisemblance sont fortement consistants.


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Informations

  • Détails : 1 vol. (137 p.)
  • Annexes : 56 REF.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris Diderot - Paris 7. Service commun de la documentation. Bibliothèque Universitaire des Grands Moulins.
  • Accessible pour le PEB
  • Cote : TS1998
  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie . Section Mathématiques-Informatique Recherche.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : THESE 00965
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