Read Books Online and Download eBooks, EPub, PDF, Mobi, Kindle, Text Full Free.
Identification De Modeles De Series Temporelles Non Guassiennes
Download Identification De Modeles De Series Temporelles Non Guassiennes full books in PDF, epub, and Kindle. Read online Identification De Modeles De Series Temporelles Non Guassiennes ebook anywhere anytime directly on your device. Fast Download speed and no annoying ads. We cannot guarantee that every ebooks is available!
Book Synopsis Identification de modèles de séries temporelles non-gaussiennes by : Jean-Luc Vuattoux
Download or read book Identification de modèles de séries temporelles non-gaussiennes written by Jean-Luc Vuattoux and published by . This book was released on 1997 with total page 198 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans le cas de séries temporelles non-gaussiennes stochastiques stationnaires, représentées par un modèle générateur linéaire du type auto-régressif à moyenne ajustée (ARMA) excité par une séquence blanche non-gaussienne inconnue, l'analyse spectrale se ramène à l'identification des paramètres du modèle ARMA. Nous étudions dans une première partie, les méthodes d'identification de modèles ARMA fondées sur les statistiques d'ordre supérieur (SOS) à deux. Nous nous intéressons aussi à une méthode fondée sur le principe de la déconvolution par minimum d'entropie. Afin de l'étendre à l'identification de modèles ARMA non-causaux, nous généralisons l'approche du minimum de variance de l'erreur de prédiction en introduisant une représentation non-causale séparant les parties causale et anti-causale du modèle ARMA. La seconde partie consiste en l'étude et l'élaboration de méthodes visant à l'optimalité au sens de la matrice de variance-covariance de l'erreur d'estimation des paramètres. L'optimalité est atteinte, dans le cas général d'un modèle ARMA non-causal et d'une entrée de fonction de densité de probabilité (FDP) non-gaussienne, si l'estimateur du maximum de vraisemblance (MV) est utilisé. Mais la FDP de l'entrée est généralement inconnue. Nous avons donc élaboré un estimateur du MV approché, combinant les SOS et les techniques d'identification robuste. Ceci nécessite l'extension de l'approche de l'erreur de prédiction dans un cas général. Puis, la FDP de l'entrée est modélisée par un mélange de deux gaussiennes de mêmes statistiques jusqu'à l'ordre quatre que la FDP de l'entrée, et minimisant l'information de Fisher parmi toutes les solutions possibles. Les méthodes d'identification présentées et élaborées sont comparées en simulation. Nous proposons une nouvelle mesure de distance entre modèles ARMA non-causaux, la distance bicepstrale, utilisée ensuite pour la comparaison de méthodes d'identification du point de vue des performances de l'estimation.
Book Synopsis Identification de modeles de series temporelles non-guassiennes by : JEAN-LUC VUATTOUX
Download or read book Identification de modeles de series temporelles non-guassiennes written by JEAN-LUC VUATTOUX and published by . This book was released on 1997 with total page 208 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS LE CAS DE SERIES TEMPORELLES NON-GAUSSIENNES STOCHASTIQUES STATIONNAIRES, REPRESENTEES PAR UN MODELE GENERATEUR LINEAIRE DU TYPE AUTO-REGRESSIF A MOYENNE AJUSTEE (ARMA) EXCITE PAR UNE SEQUENCE BLANCHE NON-GAUSSIENNE INCONNUE, L'ANALYSE SPECTRALE SE RAMENE A L'IDENTIFICATION DES PARAMETRES DU MODELE ARMA. NOUS ETUDIONS DANS UNE PREMIERE PARTIE, LES METHODES D'IDENTIFICATION DE MODELES ARMA FONDEES SUR LES STATISTIQUES D'ORDRE SUPERIEUR (SOS) A DEUX. NOUS NOUS INTERESSONS AUSSI A UNE METHODE FONDEE SUR LE PRINCIPE DE LA DECONVOLUTION PAR MINIMUM D'ENTROPIE. AFIN DE L'ETENDRE A L'IDENTIFICATION DE MODELES ARMA NON-CAUSAUX, NOUS GENERALISONS L'APPROCHE DU MINIMUM DE VARIANCE DE L'ERREUR DE PREDICTION EN INTRODUISANT UNE REPRESENTATION NON-CAUSALE SEPARANT LES PARTIES CAUSALE ET ANTI-CAUSALE DU MODELE ARMA. LA SECONDE PARTIE CONSISTE EN L'ETUDE ET L'ELABORATION DE METHODES VISANT A L'OPTIMALITE AU SENS DE LA MATRICE DE VARIANCE-COVARIANCE DE L'ERREUR D'ESTIMATION DES PARAMETRES. L'OPTIMALITE EST ATTEINTE, DANS LE CAS GENERAL D'UN MODELE ARMA NON-CAUSAL ET D'UNE ENTREE DE FONCTION DE DENSITE DE PROBABILITE (FDP) NON-GAUSSIENNE, SI L'ESTIMATEUR DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE (MV) EST UTILISE. MAIS LA FDP DE L'ENTREE EST GENERALEMENT INCONNUE. NOUS AVONS DONC ELABORE UN ESTIMATEUR DU MV APPROCHE, COMBINANT LES SOS ET LES TECHNIQUES D'IDENTIFICATION ROBUSTE. CECI NECESSITE L'EXTENSION DE L'APPROCHE DE L'ERREUR DE PREDICTION DANS UN CAS GENERAL. PUIS, LA FDP DE L'ENTREE EST MODELISEE PAR UN MELANGE DE DEUX GAUSSIENNES DE MEMES STATISTIQUES JUSQU'A L'ORDRE QUATRE QUE LA FDP DE L'ENTREE, ET MINIMISANT L'INFORMATION DE FISHER PARMI TOUTES LES SOLUTIONS POSSIBLES. LES METHODES D'IDENTIFICATION PRESENTEES ET ELABOREES SONT COMPAREES EN SIMULATION. NOUS PROPOSONS UNE NOUVELLE MESURE DE DISTANCE ENTRE MODELES ARMA NON-CAUSAUX, LA DISTANCE BICEPSTRALE, UTILISEE ENSUITE POUR LA COMPARAISON DE METHODES D'IDENTIFICATION DU POINT DE VUE DES PERFORMANCES DE L'ESTIMATION.
Book Synopsis Jean-Luc Vuattoux: Identification de modéles de séries temporelles non-gaussiennes: une approche du type maximum de vraisemblance by : Damjan Zazula
Download or read book Jean-Luc Vuattoux: Identification de modéles de séries temporelles non-gaussiennes: une approche du type maximum de vraisemblance written by Damjan Zazula and published by . This book was released on 1997 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Contribution à l'identification de modèles de séries temporelles by : Ahmed El Ghini
Download or read book Contribution à l'identification de modèles de séries temporelles written by Ahmed El Ghini and published by . This book was released on 2013 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse de doctorat comporte deux parties traitant des problèmes d'identification et de sélection en économétrie. Nous étudions les sujets suivants : (1) le problème d'identification de modèles de séries temporelles à l'aide des fonctions d'autocorrélation, d'autocorrélation partielle, d'autocorrélation inverse et d'autocorrélation partielle inverse ; (2) l'estimation de la fonction d'autocorrélation inverse dans le cadre des séries temporelles non linéaires. Dans une première partie, nous considérons le problème d'identification de modèles de séries temporelles à l'aide des fonctions d'autocorrélation susmentionnées. Nous construisons des tests statistiques basés sur des estimateurs empiriques de ces fonctions puis nous étudions leur distribution asymptotique. En utilisant l'approche de Bahadur et de Pitman, nous comparons la performance de ces fonctions d'autocorrélation dans la détection de l'ordre d'une moyenne mobile et d'un modèle autorégressif. Par la suite, nous nous intéressons à l'identification du processus inverse d'un modèle ARMA et à l'étude des ses propriétés probabilistes. Enfin, nous caractérisons la réversibilité temporelle à l'aide des processus dual et inverse. La deuxième partie est consacrée à l'estimation de la fonction d'autocorrélation inverse dans le cadre des processus non linéaires. Sous certaines conditions de régularité, nous étudions les propriétés asymptotiques des autocorrélations inverses empiriques pour un processus stationnaire et fortement mélangeant. Nous obtenons la convergence et la normalité asymptotique des estimateurs. par la suite, nous considérons le cas d'un processus linéaire généré par un bruit blanc de type GARCH. Nous obtenons une formule explicite pour la matrice d'autocovariance asymptotique. A l'aide d'exemples, nous montrons que la formule standard de cette matrice n'est pas valable lorsque le processus générateur des données est non linéaire. Enfin, nous appliquons les résultats précédents pour montrer la normalité asymptotique des estimateurs des paramètres d'une moyenne mobile faible. Nos résultats sont illustrés par des expériences
Book Synopsis Séries temporelles et modèles dynamiques by : Christian Gourieroux
Download or read book Séries temporelles et modèles dynamiques written by Christian Gourieroux and published by FeniXX. This book was released on 1995-01-01T00:00:00+01:00 with total page 667 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce livre est une présentation synthétique des méthodes d'analyse des séries temporelles, et de leurs utilisations en économétrie. Les méthodes classiques, comme la dé-saisonnalisation ou la prévision fondée sur des modèles ARIMA, sont étudiées en détail. Il en est de même des problèmes plus récents, comme la causalité, l'exogénéité, la co-intégration, les tests de racine unité, les processus fractionnaires, les anticipations... Enfin, les techniques issues de l'automatique, comme le filtrage et le lissage de Kalman, sont également décrites et utilisées pour la modélisation des séries économiques. Des exercices - et une bibliographie - sont disponibles pour chaque chapitre. La deuxième édition intègre, en particulier, les développements récents de l'économétrie des processus non stationnaires.
Book Synopsis Identification de l'ordre de dépendance dans les séries temporelles by : Malek Bouaziz
Download or read book Identification de l'ordre de dépendance dans les séries temporelles written by Malek Bouaziz and published by . This book was released on 1978 with total page 144 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ESTIMATION D'UN PARAMETRE SOUS UNE PROBABILITE QUELCONQUE. MODELES PARAMETRIQUES EMBOITES. MODELES PARAMETRIQUES MIXTES. APPROXIMATION DE LA VRAISEMBLANCE D'UN MODELE ARMA. APPROCHE NUMERIQUE DU PROBLEME D'IDENTIFICATION
Book Synopsis Contribution à l'estimation des modèles de séries temporelles non linéaires by : Ouagnina Hili
Download or read book Contribution à l'estimation des modèles de séries temporelles non linéaires written by Ouagnina Hili and published by . This book was released on 1995 with total page 113 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LE BUT DE LA THESE EST D'EFFECTUER L'INFERENCE STATISTIQUE D'UNE CLASSE GENERALE DE MODELES DE SERIES TEMPORELLES NON LINEAIRES. NOTRE CONTRIBUTION CONSISTE D'ABORD A DETERMINER DES CONDITIONS ASSURANT L'EXISTENCE D'UNE LOI STATIONNAIRE, L'EXISTENCE DES MOMENTS DE CETTE LOI STATIONNAIRE ET LA FORTE MELANGEANCE DE TELS MODELES. NOUS ETABLISSONS ENSUITE LES PROPRIETES ASYMPTOTIQUES DE L'ESTIMATEUR DU MINIMUM DE DISTANCE D'HELLINGER DU PARAMETRE D'INTERET. LA ROBUSTESSE DE CET ESTIMATEUR EST EGALEMENT ENVISAGEE. NOUS EXAMINONS AUSSI, VIA LA METHODE DES MOINDRES CARRES, LES PROPRIETES ASYMPTOTIQUES DES ESTIMATEURS DES COEFFICIENTS DES MODELES AUTOREGRESSIFS A SEUILS
Book Synopsis Contribution a l'estimation des modeles de series temporelles non lineaires by : Ouagnina Hili
Download or read book Contribution a l'estimation des modeles de series temporelles non lineaires written by Ouagnina Hili and published by . This book was released on 1995 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Modélisation Espace d'états de la dynamique des séries temporelles by : Osman Nakkar
Download or read book Modélisation Espace d'états de la dynamique des séries temporelles written by Osman Nakkar and published by . This book was released on 1994 with total page 822 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LE MODELE ESPACE D'ETATS ET LE FILTRE DE KALMAN, UTILISES A L'ORIGINE EN AUTOMATIQUE APPLIQUE, ONT ETE EMPLOYES RECEMMENT EN ECONOMETRIE POUR MODELISER LES SERIES TEMPORELLES ET POUR ESTIMER LES MODELES LINEAIRES A COEFFICIENTS VARIABLES. APRES AVOIR PRESENTE LE MODEL ESPACE D'ETATS ET LE FILTRE DE KALMAN QUI LUI EST ASSOCIE, NOUS ABORDONS LES PROBLEMES LIES A L'IDENTIFICATION ET A L'ESTIMATION DE CE MODELE. NOUS PROPOSONS DANS CE BUT DE COMBINER LES DEUX METHODES DE L'ALGORITHME E.M. ET DE LA FACTORISATION DE LA MATRICE DE HANKEL. POUR MODELISER LES SERIES TEMPORELLES NON STATIONNAIRES, NOUS PROPOSONS L'UTILISATION D'UN MODELE VAR A COEFFICIENTS VAR IABLES. LES ESTIMATEURS DE CES DERNIERS SONT OBTENUS A L'AIDE DU FILTRE DE KALMAN. NOUS UTILISONS EGALEMENT UN MODELE ESPACE D'ETATS ESTIME EN DEUX ETAPES ET QUI EST BASE SUR L'IDEE CLASSIQUE DE LA DECOMPOSITION D'UNE SERIE NON STATIONNAI RE EN COMPOSANTE TENDANCIELLE ET EN COMPOSANTE CYCLIQUE OU ACCIDENTELLE NON OBSERVABLES. L'APPLICATION EMPIRIQUE AU MARCHE DU CUIVRE MET EN EVIDENCE L'INTERET PRATIQUE DU MODELE ESPACE D'ETATS POUR LA PREVISIO N ET SA CAPACITE A DECELER LES INTERACTIONS DYNAMIQUES ENTRE LES DIFFERENTES VARIABLES INTERVENANT DANS LE MODELE GRACE A SA FONCTION DE TRANSFERT.
Book Synopsis Identification de modeles pour les series temporelles par leurs formes de Toeplitz by : Malek Bouaziz
Download or read book Identification de modeles pour les series temporelles par leurs formes de Toeplitz written by Malek Bouaziz and published by . This book was released on 1982 with total page 23 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Pour l'identification de modèles factoriels de séries temporelles by : Carole Toque
Download or read book Pour l'identification de modèles factoriels de séries temporelles written by Carole Toque and published by . This book was released on 2006 with total page 167 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse est axée sur le problème de l'identification de modèles factoriels de séries temporelles. La première étape de notre travail est d'étendre à plusieurs séries temporelles discrètes, l'étude des composantes principales de Jenkins. Notre approche adapte l'Analyse en Composantes Principales (ACP) aux séries temporelles en s'inspirant de la technique Singular Spectrum Analysis. Un principe est déduit et appliqué au processus générateur des séries. Une matrice de covariance est alors construite autour de vecteurs aléatoires décalés et ses éléments propres sont approchés. Dans le cas "indépendant", une propriété des scores est établie et les composantes principales sont des moyennes mobiles des séries temporelles. De ces résultats, une méthodologie est présentée permettant de construire des modèles factoriels de référence sur des AR(1) et MA(1), puis des AR(2) et MA(2) indépendants. L'objectif est de projeter une série dans un des modèles pour son identification. Plusieurs ACP, construites sur des données simulées, produisent de bonnes qualités de représentation des séries. Mais, ces modèles reflètent avant tout la variabilité des bruits. Basées sur les autocorrélations, de nouvelles ACP donnent de meilleurs résultats et fournissent les premiers modèles. La mesure d'éventuels changements structurels conduit à introduire des entropies. Des Analyses des Correspondances Multiples suivies de classifications sont élaborées et produisent les seconds modèles. Ce travail permet aussi d'en déduire une méthode d'analyse de séries temporelles qui combine, les approches par les autocorrelations et par les entropies, avec une visualisation par des méthodes factorielles.
Book Synopsis Publications de l'Institut de statistique de l'Université de Paris by :
Download or read book Publications de l'Institut de statistique de l'Université de Paris written by and published by . This book was released on 1979 with total page 334 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Practical Time Series Analysis by : Aileen Nielsen
Download or read book Practical Time Series Analysis written by Aileen Nielsen and published by O'Reilly Media. This book was released on 2019-09-20 with total page 500 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Time series data analysis is increasingly important due to the massive production of such data through the internet of things, the digitalization of healthcare, and the rise of smart cities. As continuous monitoring and data collection become more common, the need for competent time series analysis with both statistical and machine learning techniques will increase. Covering innovations in time series data analysis and use cases from the real world, this practical guide will help you solve the most common data engineering and analysis challengesin time series, using both traditional statistical and modern machine learning techniques. Author Aileen Nielsen offers an accessible, well-rounded introduction to time series in both R and Python that will have data scientists, software engineers, and researchers up and running quickly. You’ll get the guidance you need to confidently: Find and wrangle time series data Undertake exploratory time series data analysis Store temporal data Simulate time series data Generate and select features for a time series Measure error Forecast and classify time series with machine or deep learning Evaluate accuracy and performance
Book Synopsis The (Mis)Behaviour of Markets by : Benoit B. Mandelbrot
Download or read book The (Mis)Behaviour of Markets written by Benoit B. Mandelbrot and published by Profile Books. This book was released on 2010-10-01 with total page 352 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This international bestseller, which foreshadowed a market crash, explains why it could happen again if we don't act now. Fractal geometry is the mathematics of roughness: how to reduce the outline of a jagged leaf or static in a computer connection to a few simple mathematical properties. With his fractal tools, Mandelbrot has got to the bottom of how financial markets really work. He finds they have a shifting sense of time and wild behaviour that makes them volatile, dangerous - and beautiful. In his models, the complex gyrations of the FTSE 100 and exchange rates can be reduced to straightforward formulae that yield a much more accurate description of the risks involved.
Book Synopsis Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes by : Yury A. Kutoyants
Download or read book Statistical Inference for Ergodic Diffusion Processes written by Yury A. Kutoyants and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2013-03-09 with total page 493 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The first book in inference for stochastic processes from a statistical, rather than a probabilistic, perspective. It provides a systematic exposition of theoretical results from over ten years of mathematical literature and presents, for the first time in book form, many new techniques and approaches.
Book Synopsis Semiparametric Theory and Missing Data by : Anastasios Tsiatis
Download or read book Semiparametric Theory and Missing Data written by Anastasios Tsiatis and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2007-01-15 with total page 392 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book summarizes current knowledge regarding the theory of estimation for semiparametric models with missing data, in an organized and comprehensive manner. It starts with the study of semiparametric methods when there are no missing data. The description of the theory of estimation for semiparametric models is both rigorous and intuitive, relying on geometric ideas to reinforce the intuition and understanding of the theory. These methods are then applied to problems with missing, censored, and coarsened data with the goal of deriving estimators that are as robust and efficient as possible.
Book Synopsis Random Number Generation and Monte Carlo Methods by : James E. Gentle
Download or read book Random Number Generation and Monte Carlo Methods written by James E. Gentle and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2013-03-14 with total page 252 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Monte Carlo simulation has become one of the most important tools in all fields of science. This book surveys the basic techniques and principles of the subject, as well as general techniques useful in more complicated models and in novel settings. The emphasis throughout is on practical methods that work well in current computing environments.
