Colloque

Estimation des modèles ARMMI par les moindres carrés "inconditionnels" pour les séries courtes

P.-A. Cholette

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P.-A. Cholette

Résumé du colloque

Ce travail compare les effets des moindres carrés "conditionnels" et "inconditionnels" sur l'erreur de prévision et sur les valeurs estimées des paramètres des modèles ARMMI, autorégressifs de moyenne mobile intégrés (Box et Jenkins, 1970), ajustés à des séries mensuelles courtes de cinq ans. On conduit une expérience de type Montecarlo, où 100 répliques de séries sont générées suivant un modèle donné avec trois niveaux de variance pour la composante aléatoire. Pour les modèles ARMMI (de moyenne mobile intégrés), l'estimation inconditionnelle réduit quelque peu (par rapport à l'estimation conditionnelle) l'erreur moyenne de prévision annuelle extérieure à l'intervalle d'estimation; mais pour les modèles ARMA (autorégressifs) ni pour les modèles ARMMI. L'amélioration dont les cas MMI n'est pas indubitablement significative. Pour les modèles ARMMI, le biais d'estimation des paramètres se trouve réduit; mais, non pour les modèles MMI et ARI. On remarque également que le temps de calcul par l'ordinateur est plus que doublé en régime d'estimation inconditionnelle.

Contexte

Section :

Économique

Thème du colloque :

Économique

Hôte : Université du Québec à Montréal

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