Veuillez choisir le dossier dans lequel vous souhaitez ajouter ce contenu :
Filtrer les résultats
Colloque
Nous généralisons la classe des modèles ARIMA(p,d,q) (Autoregressive Integrated Moving Average) à la classe des modèles FARMA(p,d,q) (Fractional Autoregressive Moving Average) en permettant au paramètre 'd' du modèle ARIMA de prendre une valeur réelle plutôt que sur les entiers positifs. Nous présentons les modèles FARMA, une méthode pour simuler ces séries et la façon de calculer la fonction de vraisemblance. Les algorithmes pour la simulation et le calcul de la fonction de vraisemblance utilisent la fonction d'autocorrélation, la fonction d'autocorrélation partielle ainsi que la représentation de la fonction de génération en z d'un produit de densités conditionnelles.
