Detecting the change points in a nonlinear time series models for weakly dependent observations
Echarif El Harfaoui  1, *, @  , Mohamed Salah Eddine Arrouch  1, @  , Joseph Ngatchou-Wandji  2, @  
1 : Université Chouaib Doukkali, Faculté des Sciences d'El Jadida
2 : Institut Élie Cartan de Lorraine
Université de Lorraine, Centre National de la Recherche Scientifique, Centre National de la Recherche Scientifique : UMR7502
* : Auteur correspondant

This paper studies change-point detection of a class of parametric conditional heteroscedastic autoregressive nonlinear (CHARN) models. The conditional least-squares (CLS) estimators of the parameters are defined and are proved to be consistent. An estimator of the change-point location is defined. Its consistency and its limiting distribution are studied in detail.

Type : : oral
Commentaire : Merci d'accepter la nouvelle version du papier corrigé. Cordialement, E. El Harfaoui
Thématiques : Séries temporelles 1
Mots-Clés : change ; points ; CHARN models ; conditional least ; squares ; mixing ; tests
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