Estimation adaptative des modeles vectoriels autoregréssifs avec une variance dependant du temps

Résumé : Nous analysons les modèles Vectoriels AutoRegressifs (VAR) quand les innovations sont non conditionnellement hétéroscédastiques. La structure de la volatilité est détermin-iste et générale, incluant des discontinuités ou des tendances comme cas particuliers. Dans ce cadre nous proposons des estimateurs des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) et des estimateurs des Moindres Carrés Adaptatifs (MCA). L'estimateur des MCA est calculé en estimant la volatilité de façon non paramétrique. Nous obtenons la distribution asymptotique des estimateurs et comparons leur propriétés. En particulier nous montrons que l'estimateur des MCA est asymptotiquement équivalent à l'estimateur des Moindres Carrés Généralisés (MCG) obtenus en supposant que la volatilité des erreurs est connue.
Type de document :
Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010
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Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:59:42
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:12:24
Document(s) archivé(s) le : lundi 27 septembre 2010 - 11:46:06

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Citation

Valentin Patilea, Hamdi Raïssi. Estimation adaptative des modeles vectoriels autoregréssifs avec une variance dependant du temps. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494847〉

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