Estimation adaptative des modeles vectoriels autoregréssifs avec une variance dependant du temps - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2010

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

Abstract

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.
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Dates and versions

inria-00494847 , version 1 (24-06-2010)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00494847 , version 1

Cite

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