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Algorithmes Pour l'Inf rence Statistique Dans Les Mod les RCA Et Garch
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Les modčles autorégressifs ŕ coefficients aléatoires (RCA) et les modčles autorégressifs conditionnellement hétéroscédastiques généralisés (GARCH) ont un trčs grand intéręt dans divers domaines d'applications, par exemple dans la finance, l'économétrie, la médecine, la météorologie, l'hydrologie, le traitement du signal, etc... Cet ouvrage est consacré ŕ la prévision et ŕ l'estimation dans les modčles précités et plus précisément l'élaboration de nouveaux algorithmes de prédiction et d'estimation des paramčtres inconnus de ces modčles en se basant sur le Filtre de Kalman, le quasi-maximum de vraisemblance et quelques méthodes d'optimisation stochastique et déterministe dans le but d'améliorer les méthodes qui existent dans la littérature. Le Filtre de Kalman requiert un passage indispensable constitué de la présentation des modčles étudiés, en modčle espace d'état, ces deux outils sont devenus importants et puissants dans le domaine de la statistique et de l'économétrie. Ensemble, ils offrent aux chercheurs un cadre de modélisation et de calcul efficace pour l'estimation des paramčtres inconnus.
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