Thèse soutenue

Essais sur la modélisation économétrique des réseaux temporels
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Auteur / Autrice : Matteo Iacopini
Direction : Dominique GuéganMonica Billio
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance le 05/07/2018
Etablissement(s) : Paris 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale d'Économie (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Etablissement d'accueil : Università degli studi (Venise, Italie)
Laboratoire : Centre d'économie de la Sorbonne (Paris ; 2006-....)
Jury : Président / Présidente : Dominique Guégan
Examinateurs / Examinatrices : Monica Billio
Rapporteurs / Rapporteuses : Christian P. Robert, Federico Bassetti

Résumé

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La théorie des graphes a longtemps été étudiée en mathématiques et en probabilité en tant qu’outil pour décrire la dépendance entre les nœuds. Cependant, ce n’est que récemment qu’elle a été mise en œuvre sur des données, donnant naissance à l’analyse statistique des réseaux réels.La topologie des réseaux économiques et financiers est remarquablement complexe: elle n’est généralement pas observée, et elle nécessite ainsi des procédures inférentielles adéquates pour son estimation, d’ailleurs non seulement les nœuds, mais la structure de la dépendance elle-même évolue dans le temps. Des outils statistiques et économétriques pour modéliser la dynamique de changement de la structure du réseau font défaut, malgré leurs besoins croissants dans plusieurs domaines de recherche. En même temps, avec le début de l’ère des “Big data”, la taille des ensembles de données disponibles devient de plus en plus élevée et leur structure interne devient de plus en plus complexe, entravant les processus inférentiels traditionnels dans plusieurs cas. Cette thèse a pour but de contribuer à ce nouveau champ littéraire qui associe probabilités, économie, physique et sociologie en proposant de nouvelles méthodologies statistiques et économétriques pour l’étude de l’évolution temporelle des structures en réseau de moyenne et haute dimension.