Modèles AR faibles modulés par une chaîne de Markov cachée
Jean Armel Bra  1@  , Landy Rabehasaina  1, *@  , Yacouba Boubacar Maïnassara  2, *@  
1 : Laboratoire de mathématiques de Besançon
Université de Bourgogne-Franche-Comté
2 : INSA Hauts-de-France, CERAMATHS - Laboratoire de Matériaux
UPHF Université polytechnique des Hauts-de-France
* : Auteur correspondant

 Dans ce document, nous présentons les propriétés asymptotiques de l'estimateur des moments pour les modèles autorégressifs (AR) intégrant des changements de régime markoviens où les erreurs sont non corrélées mais pas nécessairement indépendantes, avec l'hypothèse que les régimes ne sont pas directement observables. L'assouplissement des hypothèses concernant la non-indépendance des erreurs et la non-observabilité directe des régimes élargit significativement l'applicabilité de cette classe de modèles AR à changements de régimes. Nous donnons des conditions nécessaires pour prouver la consistance et la normalité asymptotique de l'estimateur des moments dans un cas particulier du modèle étudié. Une attention particulière est portée à l'estimation de la matrice de covariance asymptotique.



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