Estimation et prévision d'un modéle self-exciting threshold autorégressive

Abstract

Notre objectif dans ce travail est d'estimer les paramètres d'un modèle SETAR par la méthode des moindres carrées ordinaire et de prévoir _a partir de ce modèle les données d'une sérié réelle par la méthode de prévision ponctuelle Monte Carlo (MC). Ce présent mémoire est structure comme suit : _ Première chapitre Les modèles non linéaires a seuils. Nous définissons les modèles non linéaires _a changement de régimes dans le cadre des séries temporelles, globalement, et la classe des modèles _a seuils particulièrement. Nous passons en revue les modèles les plus connus dans cette catégorie, _a savoir : les modèles TARMA, TMA, TAR, SETAR, STAR,.... . _ Deuxième chapitre Estimation d'un modèle SETAR par la méthode MCO. Ce chapitre est consacré a l'estimation du modèle SETAR par la méthode des moindres carres ordinaire (MCO) nous introduisant ce chapitre par des notations et définition nécessaire pour la suit de notre travail. _ Troisième chapitre Simulation. Nous exposons les résultats de simulation sur différents modèles SETAR et pour modèles de type SETAR _a deux régimes et _a l'ordre p=1. Nous avons montrer, par simulation, la performance de la méthode d'estimation des paramètres du modèle SETAR. _ Quatrième chapitre prévision Nous avons définis les méthodes de prévision ponctuelles parmi ces méthodes on a choisi de traiter la méthode de Monte Carlo ,que nous appliquons sur des données reelles.des échantillons de différentes tailles (N=50,200,500,1000) .