Problèmes d'Estimation et de Prévision d’un Processus AR à Noyau de Convolution.

dc.contributor.authorBerhoune, Kamilaen_US
dc.date.accessioned2018-11-14T09:48:45Zen_US
dc.date.available2018-11-14T09:48:45Zen_US
dc.date.issued2018-06-25en_US
dc.description.abstractDans cette thèse nous nous intéressons à l'estimation d’un processus autorégressif fonctionnel sur [0,1] par la méthode des sieves. Nous montrons des résultats sur l'existence et la convergence presque sure de l'estimateur sieves du paramètre l'opérateur d'un ARH(1) dans un cas particulier puis nous les généralisons. Nous donnons aussi une forme explicite de cet estimateur dans le cas Gaussien. Nous illustrons la performance de cette méthode d'estimation par des études des simulations numériques et des applications aux séries réelles. Les résultats obtenus corroborent les résultats théoriques.en_US
dc.identifier.citationsalles des thèsesen_US
dc.identifier.otherDOC-519en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/13469en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisher14-11-2018en_US
dc.subjectProcessus autorégressif fonctionnel- Estimation Sieves- Prédicteur sieves- Simulations- Série "El Nino"en_US
dc.subjectFunctional autoregressive process- Sieves estimation- Sieves predictor- Simulations- ‘‘El Niño’’ series.en_US
dc.titleProblèmes d'Estimation et de Prévision d’un Processus AR à Noyau de Convolution.en_US
dc.typeThesisen_US

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