Inférance statistique dans les processus autorégressifs moyennes mobiles / Ouahiba Achelache 

Public ISBD Titre : Inférance statistique dans les processus autorégressifs moyennes mobiles Type de document : texte imprimé Auteurs : Ouahiba Achelache, Auteur ; Zahra Charouel, Auteur ; Ines Lescheb, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2017 Importance : 52 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible en BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Séries chronologiques  Stationnarité  Processus ARMA, Mé- thode MLE  Méthode OLS  Consistance  Normalité asymptotique  Simulation. Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : Dans ce travail, nous nous intéressons à l’étude des modèles ARMA et leurs propriétés. Dans un premier lieu on a présenté un aperçu général sur les modèles ARMA, on a présenté les fonctions caractéristiques de ces modèles. Ensuite, on a estimé les paramètres de notre modèle par deux di¤érentes méthodes dÂ’esti- mation : la méthode de maximum de vraisemblance MLE et la méthode des moindres carrés ordinaires OLS. EnÂ…n, on termine notre étude par une compa- raison entre les estimateurs obtenus. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=3855 Inférance statistique dans les processus autorégressifs moyennes mobiles [texte imprimé] / Ouahiba Achelache, Auteur ; Zahra Charouel, Auteur ; Ines Lescheb, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2017 . - 52 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible en BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Séries chronologiques  Stationnarité  Processus ARMA, Mé- thode MLE  Méthode OLS  Consistance  Normalité asymptotique  Simulation. Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : Dans ce travail, nous nous intéressons à l’étude des modèles ARMA et leurs propriétés. Dans un premier lieu on a présenté un aperçu général sur les modèles ARMA, on a présenté les fonctions caractéristiques de ces modèles. Ensuite, on a estimé les paramètres de notre modèle par deux di¤érentes méthodes dÂ’esti- mation : la méthode de maximum de vraisemblance MLE et la méthode des moindres carrés ordinaires OLS. EnÂ…n, on termine notre étude par une compa- raison entre les estimateurs obtenus. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=3855

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