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Conference papers

Technique de rééchantillonnage et estimation de l'ordre d'un modèle ARMA avec des données incomplètes

Résumé : La sélection de l'ordre d'un modèle est souvent effectuée à l'aide des critères d'information fondés sur une pénalisation de la log-vraisemblance relative aux observations. Les critères usuels sont les critères AIC, BIC, $\phi$; et $\phi_\beta$. Pour traiter le problème de données incomplètes, une reformulation des critères avec l'algorithme EM a été nécessaire, et les critères AIC_cd, BIC_cd et $\phi_{\alpha cd}$ correspondants ont ainsi été établis. Mais en pratique, l'estimation de l'ordre par ces critères peut ne pas se révéler satisfaisante. De plus, les pénalisations de ces différents critères ne dépendent que de la taille de l'échantillon et de la fonction qui décrit les itérations de l'algorithme EM. Nous proposons une amélioration de ces critères dans le cas des modèles ARMA, par l'introduction d'une pénalisation calculée à partir des données avec la technique de rééchantillonnage. Nous obtenons alors de nouveaux critères, dont les performances sont étudiées sur des échantillons simulés et comparées aux critères AIC_cd, BIC_cd et $\phi_{\alpha cd}$.
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https://hal.inria.fr/inria-00494756
Contributor : Conférence Sfds-Hal Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Thursday, June 24, 2010 - 8:56:49 AM
Last modification on : Tuesday, October 19, 2021 - 5:34:18 PM
Long-term archiving on: : Monday, September 27, 2010 - 11:33:51 AM

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  • HAL Id : inria-00494756, version 1

Citation

Abdelaziz El Matouat, Hassania Hamzaoui, Freedath Djibril Moussa. Technique de rééchantillonnage et estimation de l'ordre d'un modèle ARMA avec des données incomplètes. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. ⟨inria-00494756⟩

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