SUR L’ESTIMATION DES PARAMÈTRES D’UN MODÈLE AUTORÉGRESSIF À COEFFICIENTS ALÉATOIRES AVEC TENDANCE
| dc.contributor.author | Kernouf, Amal | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-15T10:16:03Z | |
| dc.date.available | 2026-01-15T10:16:03Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Ce mémoire s’inscrit dans le cadre de l’analyse des séries chronologiques, et plus parti- culièrement des modèles autorégressifs à coefficients aléatoires (RCA), qui permettent de modéliser des processus où les paramètres évoluent de façon aléatoire dans le temps. Après un rappel des concepts fondamentaux, l’étude explore les propriétés de stationnarité des modèles RCA et compare deux méthodes d’estimation des paramètres : les moindres carrés conditionnels (MCC) et le maximum de vraisemblance (MV). L’analyse est ensuite éten- due à un modèle de régression non linéaire avec erreurs RCA(1), estimé via l’algorithme de Gauss-Newton. Une étude de simulation illustrent la performance des estimateurs. Les résultats confirment la supériorité du MV en termes de précision, notamment pour de grands échantillons. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/29545 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | ummto.faculté des sciences | |
| dc.subject | Séries chronologiques | |
| dc.subject | modèle RCA(1) | |
| dc.subject | estimation | |
| dc.subject | moindres carrés | |
| dc.subject | maxi- mum de vraisemblance | |
| dc.subject | Gauss-Newton | |
| dc.title | SUR L’ESTIMATION DES PARAMÈTRES D’UN MODÈLE AUTORÉGRESSIF À COEFFICIENTS ALÉATOIRES AVEC TENDANCE | |
| dc.type | Thesis |