Lieu : IHP, Amphithéâtre Hermite.
14h00: Randal DOUC (Telecom Sud Paris )
Titre : Asymptotic properties of Quasi-Maximum Likelihood Estimators in Observation-Driven Time Series models
Résumé : Travail joint avec K. Fokianos et E. Moulines
We study a general class of quasi-maximum likelihood estimators for observation- driven time series models. Our main focus is on models related to the exponential family of distributions like Poisson based models for count time series or duration models. However the proposed approach is more general and covers a variety of time series models including the ordinary GARCH model which has been studied extensively in the literature. We provide general conditions under which quasi-maximum likelihood estimators can be analyzed for this class of time series models and we prove that these estimators are consistent and asymptotically normal regardless of the true data generating process. We illustrate our results using classical examples of quasi-maximum likelihood estimation including standard GARCH models, duration models, Poisson type autoregressions and ARMA models with GARCH errors. Our contribution unifies the existing theory and gives conditions for proving consistency a! nd asymptotic normality in variety of situations.
15h00: Emilie DEVIJVER (Université Paris Sud)
Titre : Modèles de mélanges en régression
Résumé : Nous introduisons des modèles de mélanges en régression, où, dans chaque classe, les données sont reliées par un modèle linéaire gaussien. Les régresseurs et la variable réponse peuvent être de grande dimension, typiquement des données fonctionnelles. Nous proposons deux méthodes pour résoudre ce problème de classification non-supervisée, utilisant l'estimateur du Lasso pour sélectionner des variables, et l'estimateur du maximum de vraisemblance, sous contrainte de faible rang ou non, pour réduire le biais. Nous construisons une collection de modèles plus ou moins parcimonieux, avec plus ou moins de classes, et nous sélectionnons un modèle avec l'heuristique des pentes. Cette étape de sélection de modèles est justifiée par des inégalités oracles. Nous illustrons l'une des méthodes sur des données électriques, le but étant de classifier les individus sur deux jours consécutifs.
16h00: Eric PARENT et Marie COURBARIAUX (INRA AgroParisTech)
Titre : River streamflows probabilistic forecasting: Integrating input uncertainty with model uncertainty into total uncertainty
Résumé :
For river streamow probabilistic forecasting, the main sources of uncertainty are due (a) to the unknown future rainfalls and temperatures (input uncertainty), (b) to the inadequacy of the deterministic model mimicking the rainfall-runoff transformation (hydrological uncertainty). Input uncertainty is nowadays taken into account using members of a meteorological ensemble, i.e. scenarios mimicking the possible multiple trajectories of the meteorological system on a short to medium range. To recalibrate ensemble members and model input uncertainty, we rely on exchangeability, a key hypothesis when dealing with any ensemble-based forecasting system. Such meteorological forecasts are then considered as inputs to the rainfall-runoff transformation. Hydrological uncertainty is then modeled via a Bayesian approach, first considering the prior behavior of the natural regime of river ows and then updating their prédictions by taking into account the likelihood of the information con! veyed through the outputs of the rainfall-runoff transformation. We then try to improve the autoregressive model of errors by considering a regime switching Probit model. We finally compare the results of our statistical elaborations to the operational forecasting systems of two hydro-electricity producers in France and in Quebec.Keywords. Probabilistic forecasts, post-processing, ensemble members, Bayesian statistics, EM algorithm.