{"product_id":"sur-les-modeles-autoregressifs-von-ouerdia-arkoun","title":"Sur les modèles autorégressifs","description":"\u003cp\u003eCette thèse se consacre à l'estimation non  paramétrique pour les modèles autorégressifs. Nous  considérons le problème de l'estimation d'une  fonction inconnue en un point fixe à l'aide de  données régies par des modèles autorégressifs. Pour  définir le risque associé à l'emploi d'un estimateur  et ainsi mesurer la qualité de celui-ci, nous  utilisons la fonction de perte liée à l'erreur  absolue. Le travail de cette thèse suit l'approche  minimax dont l'objectif est de trouver une borne  inférieure asymptotique du risque minimax puis de  construire un estimateur, dit asymptotiquement  efficace, dont le risque maximal atteint  asymptotiquement cette borne.   Pour un modèle autorégressif non paramétrique où la  fonction autorégressive est supposée appartenir à une  classe Höldérienne faible de régularité connue, nous  montrons qu'un estimateur à noyau est  asymptotiquement efficace. Lorsque la régularité de  la fonction autorégressive est inconnue, nous  obtenons la vitesse de convergence minimax adaptative  des estimateurs sur une famille de classes Höldériennes.\u003c\/p\u003e\u003cdiv class=\"aw-variant-hidden-subtitle-div\" id=\"aw-variant-subtitle-9786131534447\"\u003e\u003ch3\u003eEstimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs\u003c\/h3\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Autorenwelt Shop","offers":[{"title":"Softcover - 9786131534447","offer_id":40149268758621,"sku":"9786131534447","price":39.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0940\/0622\/files\/1884ff28-9a85-497c-9b74-4574eb91e005.jpg?v=1781590573","url":"https:\/\/shop.autorenwelt.de\/en\/products\/sur-les-modeles-autoregressifs-von-ouerdia-arkoun","provider":"Autorenwelt Shop","version":"1.0","type":"link"}