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

Abstract

Dans 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. In this thesis we are interested in the estimation of a functional autoregressive process on [0,1] by the sieves method . We show results on the existence and the almost sure convergence of sieves estimate of the parameter operator of a first order Hilbertian autoregressive process in a particular case and then we generalize them. We also give an explicit form of this estimate in the Gaussian case. We illustrate the performance of this method by simulations studies and real-life applications. The results obtained corroborate the theoretical results.