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dc.contributor.authorbouthaina, Menacer, Kennouda Nourhane-
dc.date.accessioned2020-11-15T11:07:34Z-
dc.date.available2020-11-15T11:07:34Z-
dc.date.issued2020-06-
dc.identifier.urihttp://dspace.centre-univ-mila.dz/jspui/handle/123456789/269-
dc.descriptionIn this thesis, we study the quasi-maximum likelihood estimator of a APARCH process with Laplace error (1.1). For this, we start with a general overview on the basics and definitions (stochastic process, Laplace law, APARCH process, ...). Thereafter, we are interested in the study of the asymptotic consistency and normality of the quasi-maximum likelihood estimator for APARCH model parameters with Laplace error (1, 1). Finally, we add another interest of the strong consistency and asymptotic normality of this parametric estimator by presenting a numerical application concerns the modeling of a simulated APARCH time series based on Laplace (1, 1) errors with different values of parameters.en_US
dc.description.abstractDans ce mémoire, nous étudions l’estimateur de quasi-maximum vraisemblance d’un processus APARCH avec erreur Laplace(1.1). Pour cela, nous commençons par un aperçu général sur les notions de base et les définitions (processus stochastique, la loi Laplace, processus APARCH,...). Par suite, nous nous intéressons à l’étude de la consistance et la normalité asymptotiques de l’estimateur de quasi-maximum de vraisemblance pour les paramètres de modèle APARCH avec erreur Laplace(1, 1). Enfin,nous ajoutons un autre intérêt de la consistance forte et la normalité asymptotique de cet estimateur paramétrique en présentant une application numérique concerne la modélisation d’une série chronologique simulé APARCH à base d’erreurs Laplace(1, 1) avec différentes valeurs des paramètresen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherAbdelhafid boussouf university Centre milaen_US
dc.subjectModèle APARCH, Estimateur Quasi-Maximum de vraisemblance, Laplace(1,1), Consistance forte, Normalité asymptotiqueen_US
dc.subjectAPARCH model, Quasi-maximum likelihood estimator, Laplace(1,1), Strong consistency Asymptotic normality.en_US
dc.titleL estimateur de Quasi Maximum de vraisemblance pour le processus APARCH avec erreurs Laplace (1,1)en_US
dc.typeThesisen_US
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