Estimation des Modèles Autoregréssifs à Changement de Régime Markovein

Abstract

Les caractères non linéaires tels que le changement de dynamique, présentent dans la plupart des phénomènes économiques et financières, dus à l'hétérogénéité entre les observations, font que leur traitement par les modèles linéaires devient inapproprié et le recours aux modèles non linéaires devient indispensable. Le modèle auto-régressif a changement de régime Markovien (MS { AR) est considéré comme l'un des modèles non linéaires qui permet de capter au mieux ces effets non linéaires. La condition nécessaire pour l'eficacité de cette modélisation repose sur la abilité de l'estimation des paramètres du modèle ; La méthode d'estimation retenue dans notre étude est basée sur la méthode du maximum de vraisemblance en utilisant l'algorithme EM, à partir des conditions on obtient des estimateurs consistants et asymptotiquement. Mots Clés: Modèle à changement de régime MS- AR, méthode MV, algorithme EM, les chaines de Markov