Thèse soutenue

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Auteur / Autrice : Roberto Casarin
Direction : Christian P. Robert
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées. Statistique mathématique
Date : Soutenance en 2007
Etablissement(s) : Paris 9

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Les modèles à variables latentes sont très utilisées en économétrie et statistique. Cette thèse se concentre sur l'utilisation des variables latentes dans la modélisation des mélanges des lois, dans l'analyse des séries temporelles et dans les modèles à temps continue. On suit une approche bayésienne de l'inférence fondée sur simulation. La partie recherche a été développée dans quatre chapitres. Le Chapitre 3 propose un modèle de mélange des lois alpha-stables qui prennent en compte, l'asymétrie, les queues épaisses et la multimodalité qui caractérisent les données financières. Le Chapitre 4 propose un modèle à volatilité stochastique à changements de régime avec des innovations du type queues épaisses pour le processus observable. Nous utiliserons une méthode bayésienne de filtrage par simulation, pour filtrer les processus latents et pour estimer les paramètres inconnus. Le Chapitre 5 traite l'estimation de paramètres et l'extraction de la volatilité en utilisant un nouvel algorithme SMC régularisé. Le Chapitre 6 traite l'inférence bayèsienne par Population de Monte Carlo, d'une équation différentielle stochastique, observée à temps discret