Séminaire Statistique
organisé par l'équipe Statistique
-
Jean-Armel Bra Kouadio
Modèles autorégressifs modulés par une chaîne de Markov cachée avec innovations dépendantes
6 février 2026 - 11:00Salle de séminaires IRMA
Ces travaux portent sur l’estimation et l'inférence statistique des modèles de séries temporelles ARHMC (Autoregressive Hidden Markov Chain) à changements de régimes markoviens avec innovations dépendantes (i.e ARHMC(p) faibles). Nous avons développé des procédures d’estimation par la méthode des moments. Puis, nous avons établi les principales propriétés asymptotiques des estimateurs proposés. Nous avons également accordé une attention particulière à l'estimation de la matrice variance asymptotique de type sandwich. Pour le modèle ARHMC}(0) faible, nous construisons des tests portmanteau adaptés aux innovations dépendantes, permettant de tester l’adéquation du modèle et de sélectionner le nombre de régimes. Nous abordons également la prévision et le décodage de la chaîne cachée. -
Yiye Jiang
A venir
13 février 2026 - 11:00Salle de séminaires IRMA
A venir -
Stéphane Lhaut
A venir
20 février 2026 - 11:00Salle de séminaires IRMA
A venir -
Hugo Henneuse
A venir
6 mars 2026 - 11:00Salle de séminaires IRMA
A venir -
Komlan Noukpoape
A venir
13 mars 2026 - 11:00Salle de séminaires IRMA
-
Antoine Heranval
A venir
20 mars 2026 - 11:00Salle de séminaires IRMA
A venir -
Orlane Rossini
A venir
27 mars 2026 - 11:00Salle de séminaires IRMA
A venir -
Hugo Lebeau
A venir
3 avril 2026 - 11:00Salle de séminaires IRMA