Méthodes non paramétriques : estimation, analyse et applications aux cycles économiques

par Patrick Rakotomarolahy

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Dominique Guégan.

Soutenue en 2011

à Paris 1 .


  • Résumé

    Cette thèse se concentre sur l'étude des propriétés de la fonction régression par des méthodes non paramétriques pour des processus dépendants et l'application de ces méthodes dans l'analyse des cycles économiques. On résume ci-dessous les résultats théoriques et les résultats empiriques obtenus dans ce cadre. Le premier résultat théorique concerne la biais, la variance, l'erreur quatratique et la normalité asymptotique de deux estimateurs non-paramétriques: plus proche voisin et fonction radiale de base. L'autre résultat théorique était l'extension des tests d'enveloppements dans le cas de processus dépendant permettant de comparer différentes méthodes paramétriques et non paramétriques. On a établi la normalité asymptotique des statistiques associées à ces tests. Les travaux empiriques ont été de proposer ces méthodes non paramétriques dans la prévision des activités économiques réelles à partir des indicateurs économiques et des variables financières, pour palier quelques hypothèses jugeant très fortes dans l'approche paramétrique. On a trouvé l'intérêt des méthodes non paramétriques dans la prévision de produit intérieur brut (PIB) de la zone euro. On a revu le rôle ds variables financières dans le choix de modèles et dans la sélection des variables.

  • Titre traduit

    Estimation theory for nonparametric methods and application to forecasting macroeconomic variables


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Informations

  • Détails : 1 vol. (v-154 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 139-154

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  • Cote : E 11 : 21
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