Thèse en cours

Modèles ARMA faibles modulés par une chaîne de Markov cachée
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Auteur / Autrice : Kouadio jean-armel Bra
Direction : Yacouba Boubacar mainassaraLandy Rabehasaina
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Mathématiques
Date : Inscription en doctorat le 07/10/2022
Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Carnot-Pasteur
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Mathématiques de Besançon

Mots clés

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Résumé

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Dans le cadre de cette thèse, l'objectif sera d'étudier dans quelle mesure l'analyse statistique établie sur les modèles ARMA faibles modulés par une chaîne de Markov lorsque cette chaîne est observée peut s'étendre au cas des modèles ARMA faibles modulés par une chaîne de Markov cachée. Dans notre approche, nous allons consacrer un apport théorique important à cette thèse. En outre, une partie conséquente de la thèse devra également être consacrée aux applications. De ce fait, nous allons adapter les sorties des logiciels de prévision qui utilisent la méthodologie de Box et Jenkins (identification, estimation et validation de modèles standard) aux modèles de séries temporelles modulés par une chaîne de Markov cachée avec un bruit présentant une dépendance.