Agrégation de processus autorégressifs et de champs aléatoires de variance finie ou infinie

Les données agrégées apparaissent dans de nombreux domaines comme l économie, la statistique appliquée, la sociologie, la géographie, l énergie,.. D o`u l intérêt porté à l étude théorique des processus agrégés et aux questions de désagrégation. Nous étudions l agrégation de processus avec une varia...

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Détails bibliographiques
Auteur principal : Puplinskaité Donata (Auteur)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), Université de Nantes Faculté des sciences et des techniques (Autre partenaire associé à la thèse), École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire de Mathématiques Jean Leray Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Autres auteurs : Philippe Anne (Directeur de thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
anglais
Titre complet : Agrégation de processus autorégressifs et de champs aléatoires de variance finie ou infinie / Donata Puplinskaité; sous la direction de Anne Philippe, Donatas Surgailis
Publié : [S.l.] : [s.n.] , 2013
Description matérielle : 1 vol. (189 p.)
Note de thèse : Thèse de doctorat : Mathématiques et leurs applications : Nantes : 2013
Disponibilité : Publication autorisée par le jury
Sujets :
Documents associés : Reproduit comme: Agrégation de processus autorégressifs et de champs aléatoires de variance finie ou infinie
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200 1 |a Agrégation de processus autorégressifs et de champs aléatoires de variance finie ou infinie  |f Donata Puplinskaité  |g sous la direction de Anne Philippe, Donatas Surgailis 
210 |a [S.l.]  |c [s.n.]  |d 2013 
215 |a 1 vol. (189 p.)  |c ill.  |d 30 cm 
300 |a Thèse rédigée en anglais avec un résumé étendu de 14 feuillets 
310 |a Publication autorisée par le jury 
314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (STIM) (Nantes) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Charles Suquet (Président du jury) ; Remigijus Leipus, Youri Davydov (Membres du jury) ; Adam Jakubowski, Philippe Soulier (Rapporteurs) 
314 |a Partenaire(s) de recherche : Laboratoire de Mathématiques Jean Leray (Nantes) (Laboratoire) 
320 |a Bibliogr. p. 179-184 
328 |b Thèse de doctorat  |c Mathématiques et leurs applications  |e Nantes  |d 2013 
330 |a Les données agrégées apparaissent dans de nombreux domaines comme l économie, la statistique appliquée, la sociologie, la géographie, l énergie,.. D o`u l intérêt porté à l étude théorique des processus agrégés et aux questions de désagrégation. Nous étudions l agrégation de processus avec une variance infinie. Les modèles individuels considérés sont les processus AR(1) et des champs aléatoires autorégressifs par rapport aux plus proches voisins. Nous démontrons l existence des processus agrégés limites et nous donnons les conditions sous lesquelles ces processus sont à longue mémoire. Pour les champs aléatoires définis sur , Z2 nous introduisons une notion de mémoire isotrope et anisotrope basée sur le comportement des sommes partielles. Dans le cas L2, le schéma classique d agrégation de processus AR(1) indépendants conduit à des limites gaussiennes. Nous proposons un nouveau schéma d agrégation construit à partir de tableaux triangulaires. Ce modèle permet en particulier d obtenir des processus agrégés de variance finie non gaussien. Nous étudions un modèle de risque à temps discret où les montants de sinistre sont modélisés comme des processus agrégés avec une variance infinie. Nous donnons les propriétés asymptotiques des probabilités de ruine et la structure de dépendance de ce modèle. 
330 |a Aggregated data appears in many areas such as economics, applied statistics, sociology, geography, energy, etc. This motivates an importance of studying the aggregation and is aggregation problem. We explore the aggregation scheme of AR(1) processes and nearest-neighbour random fields with infinite variance. We provide results on the existence of limit aggregated processes, and find conditions under which it has long memory properties in certain sense. For the random fields on Z2, we introduce the notion of anisotropic/isotropic long memory based on the behaviour of partial sums. In L2 case, the known aggregation of independent AR(1) processes leads to Gaussian limit. While we describe a new model of aggregation based on independent triangular arrays. This scheme gives limit aggregated processes with finite variance which is not necessary Gaussian. We study a discrete time risk insurance model with stationary claims modeled by the aggregated heavy-tailed process. We establish the asymptotic properties of the ruin probability and dependence structure of claims. 
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