Non-linear multivariate time series models with exogenous regressors
Modèles de séries temporelles multivariées non-linéaires avec régresseurs exogènes
Résumé
In this dissertation, we are interested in the probabilistic and statistical properties of non-linear time series models with exogenous covariates. In particular, count and categorical time series data are considered as well as the multivariate models for mixed data. Stationarity properties are established for these models using the tehniques of iterations of dependent random maps. In the multivariate case, pseudo-likelihood and/or copula approaches are used for statistical inference. Finally, an application of some of these methods in the context of ecology is presented.
Dans cette thèse, on s'intéresse aux propriétés probabilistes et statistiques de modèles de séries temporelles non-linéaires qui prennent en compte des covariables exogènes. Les séries temporelles de comptage ou catégorielles sont en particulier considérées ainsi que la modélisation de données mixtes en multivarié. Des propriétés de stationnarité sont établies pour ces modèles à partir de techniques d'itérations d'application aléatoires dépendantes. Dans le cas multivarié, des approches par pseudo-vraisemblance et/ou utilisation de copules sont utilisées pour l'inférence statistique. Enfin, une application de certains de ces méthodes dans le cadre de l'écologie est présentée.
Origine : Version validée par le jury (STAR)