Estimation semi-paramétrique des copules
| Item type | Current location | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode |
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Memoire
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Bibliothèque Centrale | 519.2 AHI. (Browse shelf) | 1 | Not For Loan | 5010000168223 |
Mémoire présenté et défendu publiquement en vue de l'obtention du grade de Licencié en Pédagogie Appliquée, agrégé de l'Enseignement Secondaire en Mathématiques
Les couples représentent un outil innovant pour modéliser la structure de dépendance de plusieurs variables aléatoires.Introduit par Sklar (1959),Les copules deviennent essentielles pour la modélisation dans de nombreux domaines (finances, hydrologiques…) .Le grand intérêt est qu’elles fournissent des expressions relativement simples de la structure de dépendance liant les marges d’une loi multidimensionnelle. Une copule C définie sur (0,1)2 associée à une distribution H de marges F1 et F2, permet de représenter la fonction de répartition jointe H(X1 ,H2) en fonction des marginales F1(X1 ,X2) en fonction de présenter la fonction marginales F1(X1), F2(X2) par la relation :
H(X1 ,H2)=C( F1(X1), F2(X2)).
Cependant, en pratique, la copule est inconnu, d’où l’utilité de l’estimer. Dans ce mémoire nous avons développé les définitions et les propriétés liées aux copules normales avec quelques exemples. Notre objectif est de développer certains méthodes d’estimation semi-paramétriques de copules dont la méthode de vraisemblable canonique, la méthode d’inversion du tau de Kendall et du rho de Spearm et la méthode de la distance minimale.
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