Contribution à l'inférence statistique des modèles vectoriels autorégressifs et à correction d'erreurs

par Hamdi Raïssi

Thèse de doctorat en Économétrie

Sous la direction de Christian Francq et de Jean-Michel Zakoian.

Soutenue en 2007

à Lille 3 .


  • Résumé

    Dans cette thèse nous élargissons le champ d'application des modèles vectoriels autorégressifs (VAR) en considérant les erreurs non corrélées mais dépendantes. Plus précisément, en étudiant des problèmes d'estimation et de comportement d'outils statistiques, nous nous sommes intéressés à la validité dans notre cadre de résultats valables sous l'hypothèse d'iinovations iid gaussiennes. Nous montrons que le comportement asymptotique des estimateurs de paramètres de court terme et des autocorrélations résiduelles est différent du cas standard. Ainsi des tests portmanteau modifiés dont la distribution asymptotique est une somme pondérée de chi-deux sont proposés. Nous présentons un algorithme qui permet d'implémenter ces tests. Le comportement des estimateurs des paramètres de long terme et du test de rapport de vraisemblance pour le rang de cointégration est étudié. Il apparaît que les résultats standard concernant les relations de long terme s'étendent à notre cadre. Nous montrons aussi que le comportement asymptotique des estimateurs des paramètres d'ajustement est différent du cas iid gaussien. Des exemples théoriques qui justifient notre approche sont exhibés. Le comportement à distance finie de différents tests est étudié par des expériences de Monte Carlo

  • Titre traduit

    Contribution to the statistical inference of the vector autoregressive models and error correction models


  • Résumé

    The goal of this thesis is to study the vector autoregressive models in the framework of uncorrelated but nonindependent errors. More precisely, by considering the behaviour of statistical tools and problems of estimation, we studied the validity in our framework of results which are available under the assumption of Gaussian iid innovations. We show that the asymptotic behaviour of the short run parameters and that of the residual autocorrelations are different from the standard case. Thus modified portmanteau tests whose asymptotic distribution is a sum of weighted chi-squares variables are proposed. We give an algorithm for the implementation of these tests. We study the behaviour of the estimator of the long run parameters and that of the likehood ratio test for the cointegrating rank. We find that the standard results for the long run relationships extend to our framework. We also show that the asymptotic behaviour of the estimators of the adjustment parameters are different from the iid gaussian case. We give theoretical examples which motivate our approach. The finite sample properties are studied by means of Monte Carlo experiments

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Informations

  • Détails : 1 vol.(148 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliographie p. 25-27

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