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Inference for the quantiles of ARCH processes / Inférence pour les quantiles d'un processus ARChTaniai, Hiroyuki 23 June 2009 (has links)
Ce travail se compose de trois parties consacrées à différents aspects des modèles ARCH (AutoRegressive Conditionally Heteroskedastic) quantiles. Dans ces modèles, l’hétéroscédasticité conditionnelle est à prendre dans un sens très large, et affecte de fa¸ con potentiellement différenciée tous les quantiles conditionnels (et donc la loi conditionnelle elle-même), et non seulement, comme dans les modèles ARCH classiques, l’échelle conditionnelle.<p><p>La première partie étudie les problèmes de Value-at-Risk (VaR) dans les séries financières ainsi modélisées. Les approches traditionnelles présentent une caractéristique discutable, que nous relevons, et à laquelle nous apportons une correction fondée sur les lois résiduelles. Nous pensons que les fondements de cette nouvelle approche sont plus solides, et permettent de prendre en compte le fait que le comportement des processus empiriques résiduels (REP) des processus ARCH, contrairement à celui des REP des processus ARMA, continue à dépendre de certains des paramètres du modèle.<p><p>La seconde partie approfondit l’étude générale des processus empiriques résiduels (REP) des processus ARCH dans l’optique de la régression quantile (QR) au sens de Koenker et Bassett (Econometrica 1978). La représentation de Bahadur des estimateurs QR, et dont découle la propriété de tension asymptotique des REP, est établie.<p><p>Finalement, dans la troisième partie, nous mettons en évidence la nature semi-paramétrique des modèles ARCH quantiles, et l’invariance, sous l’action de certains groupes de transforma-tions, des sous-modèles obtenus en fixant la valeur des paramètres. Cette structure de groupe permet la construction de méthodes d’inférence invariantes qui, dans l’esprit des résultats de Hallin and Werker (Bernoulli 2003) préservent l’optimalité au sens semi-paramétrique. Ces méthodes sont fondées sur les rangs et les signes résiduels. Nous développons en particulier les R-estimateurs des modèles considérés et étudions leurs performances. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished
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Inférences dans les modèles ARCH : tests localement asymptotiquement optimaux / Inference in ARCH models : asymptotically optimal local testsLounis, Tewfik 16 November 2015 (has links)
L'objectif de cette thèse est la construction des tests localement et asymptotiquement optimaux. Le problème traité concerne un modèle qui contient une large classe de modèles de séries chronologiques. La propriété de la normalité asymptotique locale (LAN) est l'outil fondamental utilisé dans nos travaux de recherches. Une application de nos travaux en finance est proposée / The purpose of this phD thesis is the construction of alocally asymptotically optimal tests. In this testing problem, the considered model contains a large class of time series models. LAN property was the fundamental tools in our research works. Our results are applied in financial area
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