Literatura académica sobre el tema "Modèle d'efficience non paramétrique"

Résumé Cet article a pour objet l’investigation des modèles empiriques de taux d’intérêt de court terme sur données américaines. Il utilise une combinaison de méthodes classiques non paramétriques et de méthodes bayésiennes paramétriques. La forme des fonctions de dérive et de volatilité du modèle discrétisé est tout d’abord examinée au moyen d’une analyse non paramétrique préliminaire. Le texte développe ensuite une méthode bayésienne de choix de modèles qui est basée sur la capacité d’un modèle à minimiser la distance de Hellinger entre la densité prédictive a posteriori du modèle discrétisé et la densité de l’échantillon observé. Une discrétisation du modèle en temps continu est estimée en utilisant différentes variantes paramétriques allant du modèle à variance constante jusqu’à différents types de modèles de switching suggérés par l’analyse non paramétrique préliminaire.

L’article détermine la structure dynamique des prix des branches industrielles en France sur la période 1963-1980 en données trimestrielles à partir des méthodes nouvelles d’estimation des fonctions non-paramétriques. Les résultats statistiques établissent l’existence de fonctions auto-régressives faisant apparaître des comportement inflationnistes différenciés. Les résultats corroborent le modèle théorique présenté qui dynamise le comportement de mark-up par endogénéisation de la demande.

RÉSUMÉ Cet article utilise des statistiques descriptives, des régressions flexibles de type noyau et des modèles à formes réduites pour montrer que des variables reliées aux conditions hypothécaires, en particulier une variable qui capture les exigences de revenu relatives aux prêts hypothécaires, ont un impact important sur l’offre de travail des femmes au Canada. Dans un modèle à formes réduites du nombre de semaines travaillées par l’épouse, l’impact positif de cette contrainte à l’emprunt excède l’effet négatif de la variable enfants d’âge préscolaire. Ce résultat ne peut être attribué à un problème d’endogénéité des variables hypothécaires. En effet, on ne peut rejeter l’exogénéité faible de la variable qui capture le test du revenu de la procédure d’accès au prêt hypothécaire, lorsqu’on utilise une procédure à deux étapes qui se sert des résidus généralisés pour effectuer un test de spécification à la Hausman.

Résumé Nous proposons un modèle paramétrique de tarification de l’assurance de véhicules routiers appartenant à une flotte. Les tables de primes qui y sont présentées tiennent compte des accidents passés des véhicules, des caractéristiques observables des véhicules et des flottes et des infractions au Code de la sécurité routière des conducteurs et des transporteurs. De plus, les primes sont ajustées en fonction des accidents accumulés par les flottes dans le temps. Il s’agit d’un modèle qui prend directement en compte des changements explicites des différentes composantes des probabilités d’accidents. Il représente une extension aux modèles d’assurance automobile de type bonus-malus pour les primes individuelles (Lemaire, 1985 ; Dionne et Vanasse, 1989 et 1992 ; Pinquet, 1997 et 1998 ; Frangos et Vrontos, 2001 ; Purcaru et Denuit, 2003). L’extension ajoute un effet flotte à l’effet véhicule pour tenir compte des caractéristiques ou des actions non observables des transporteurs sur les taux d’accidents des camions. Cette forme de tarification comporte plusieurs avantages. Elle permet de visualiser l’impact des comportements des propriétaires des flottes et des conducteurs des véhicules sur les taux d’accidents prédits et, par conséquent, sur les primes. Elle mesure l’influence des infractions et des accidents accumulés sur les primes d’assurance mais d’une façon différente. En effet, les effets des infractions sont obtenus via la composante de régression, alors que les effets des accidents proviennent des résidus non expliqués de la régression sur les accidents des camions via un modèle bayésien de tarification.

Dans le domaine de la prévision des débits, une grande variété de méthodes sont disponibles: des modèles stochastiques et conceptuels mais aussi des approches plus novatrices telles que les réseaux de neurones artificiels, les modèles à base de règles floues, la méthode des k plus proches voisins, la régression floue et les splines de régression. Après avoir effectué une revue détaillée de ces méthodes et de leurs applications récentes, nous proposons une classification qui permet de mettre en lumière les différences mais aussi les ressemblances entre ces approches. Elles sont ensuite comparées pour les problèmes différents de la prévision à court, moyen et long terme. Les recommandations que nous effectuons varient aussi avec le niveau d'information a priori. Par exemple, lorsque l'on dispose de séries chronologiques stationnaires de longue durée, nous recommandons l'emploi de la méthode non paramétrique des k plus proches voisins pour les prévisions à court et moyen terme. Au contraire, pour la prévision à plus long terme à partir d'un nombre restreint d'observations, nous suggérons l'emploi d'un modèle conceptuel couplé à un modèle météorologique basé sur l'historique. Bien que l'emphase soit mise sur le problème de la prévision des débits, une grande partie de cette revue, principalement celle traitant des modèles empiriques, est aussi pertinente pour la prévision d'autres variables.

Une nouvelle méthode d’analyse comparative de la productivité des cheptels domestiques tropicaux est présentée ici. Cette méthode a utilisé les modèles démographiques matriciels et la méthode des modèles de production à l’équilibre (steady-state models). Les méthodes démographiques classiques utilisent des modèles à pas de temps annuel, peu adaptés pour les espèces à cycle de reproduction relativement court et dont les mises bas surviennent tout au long de l’année. Dans ce nouveau modèle, l’année a été décomposée en quinzaines. Trois apports opérationnels principaux ont été présentés. Premièrement, le pas de temps court a pu diminuer le biais dans l’estimation des paramètres démographiques (fécondité, mortalité, exploitation ou importation d’animaux). Deuxièmement, le modèle périodique a pu représenter conjointement les variations intra-annuelles et interannuelles des paramètres démographiques et d’autres paramètres comme le poids ou le prix de vente des animaux. Enfin, la méthode d’inférence proposée (utilisant le bootstrap non paramétrique) a permis de calculer des intervalles de confiance et de réaliser des tests pour comparer la productivité de cheptels différents. La méthode a été testée avec des données de terrain récoltées sur des cheptels d’ovins au Sénégal. Elle peut également être appliquée à d’autres espèces domestiques ou sauvages dans divers contextes zootechniques ou écologiques.

Utilisé très souvent de façon métaphorique pour désigner les franges méridionales du Sahara, le Sahel du fait de sa position géographique est une région vulnérable au changement climatique. L’agriculture est fortement pluviale et largement dépendante des conditions climatiques. La prise en compte du changement climatique est indispensable dans la réalisation de la sécurité alimentaire au Sahel. En alliant travaux empiriques et théoriques, cette thèse se propose de contribuer à une meilleure compréhension de l’incidence du changement climatique sur la sécurité alimentaire au Sahel au niveau microéconomique et macroéconomique. Le premier chapitre examine au niveau macroéconomique, la situation de la sécurité alimentaire au Sahel, après avoir analysé son dynamisme démographique. Les résultats de ce chapitre montrent que le Sahel n’a pas encore entamé sa transition démographique. Le taux de croissance démographique est élevé par rapport à la moyenne de l’Afrique subsaharienne. La sous-alimentation est en baisse mais reste prégnante dans cette région. Réduire la sous-alimentation passe nécessairement par la production agricole, qui est tributaire des aléas climatiques. Le deuxième chapitre s’intéresse donc aux effets du changement climatique sur les rendements de certaines cultures (mil, sorgho et maïs) au Sahel. Les résultats indiquent que le changement climatique a un impact globalement négatif sur les rendements agricoles au Sahel. Cette analyse au niveau macroéconomique est ensuite complétée par deux chapitres qui, à un niveau microéconomique, se focalisent sur le comportement des agriculteurs au Sahel. Le troisième chapitre cherche ainsi à analyser l’impact des chocs climatiques mesurés par la perception des agriculteurs sur l’inefficience des parcelles agricoles. Il ressort de cette étude que les chocs climatiques augmentent l’inefficience des parcelles agricoles. A travers la baisse des rendements et l’inefficience des parcelles, le changement climatique peut affecter la pauvreté et la vulnérabilité alimentaire des ménages agricoles burkinabés. A cet effet, le quatrième chapitre identifie les déterminants individuels et contextuels de la pauvreté et la vulnérabilité alimentaire des ménages agricoles burkinabés. Les résultats relèvent qu’en plus des caractéristiques individuelles du ménage agricole comme sa taille ou le niveau d’éducation du chef du ménage, le contexte climatique de résidence permet d’expliquer sa pauvreté et vulnérabilité alimentaire
Often used metaphorically to refer to the southern fringes of the Sahara, the Sahel's geographical position makes it a region vulnerable to climate change. Agriculture is highly rain-fed and largely dependent on climatic conditions. If food security is to be achieved in the Sahel, climate change must be taken into account. By combining empirical and theoretical work, this thesis aims to contribute to a better understanding of the impact of climate change on food security in the Sahel at the microeconomic and macroeconomic levels. The first chapter examines the food security situation in the Sahel at the macroeconomic level, after analysing its demographic dynamism. The results of this chapter show that the Sahel has not yet begun its demographic transition. The demographic growth rate is high compared with the average for sub-Saharan Africa. Undernourishment is on the decline, but remains prevalent in the region. Reducing undernourishment necessarily involves agricultural production, which is dependent on the vagaries of the climate. The second chapter therefore looks at the effects of climate change on the yields of certain crops (millet, sorghum and maize) in the Sahel. The results indicate that climate change is having an overall negative impact on agricultural yields in the Sahel. This analysis at the macroeconomic level is then supplemented by two chapters which, at the microeconomic level, focus on the behaviour of farmers in the Sahel. The third chapter seeks to analyse the impact of climatic shocks, as measured by farmers' perceptions, on the inefficiency of agricultural plots. This study shows that climatic shocks increase the inefficiency of agricultural plots. Through lower yields and plot inefficiency, climate change may affect the poverty and food vulnerability of Burkinabé farming households. To this end, the fourth chapter identifies the individual and contextual determinants of poverty and food vulnerability among farming households in Burkina Faso. The results show that, in addition to the individual characteristics of farm households, such as their size or the level of education of the head of household, the climatic context in which they live helps to explain their poverty and food vulnerability

À l'heure actuelle, les modèles d'étalonnages sont basés soit sur un modèle de régression ou sur le principe de préservation de mouvement. Le principe de préservation de mouvement à l'inconvénient de ne pas tenir compte de l'erreur sur les observations de basse fréquence. Les modèles de régression n'ont pas ce désavantage, mais s'avèrent difficiles à modéliser. Pour cette raison, on suppose généralement un modèle simple conduisant à un résultat similaire à celui qu'offre le principe de préservation de mouvement. L'objectif de ce mémoire est donc de généraliser l'approche basé sur le principe de préservation de mouvement à un modèle non-paramétrique qui prend en charge l'erreur des mesures de basses fréquences. Pour cette problèmatique, on considère une série annuelle et une série infra-annuelle qui est typiquement soit mensuelle ou trimestrielle. Pour ces objets, le principe de préservation de mouvement vise à trouver une nouvelle série infra-annuelle cohérente avec sa série annuelle qui soit la plus"proche" de la série infra-annuelle originale. L'approche non-paramétrique consiste alors à définir une métrique tenant compte de toutes les sources d'informations. Au point de vu théorique, cette approche est hautement similaire au problème de spline d'ajustement sur lequel on s'appuie afin de justifier les résultats théoriques.

Dans le cadre d'une analyse par ondelettes, nous nous intéressons à l'étude statistique d'une classe particulière d'espaces de Lorentz : les espaces de Besov faibles qui apparaissent naturellement dans le contexte de la théorie maxiset. Avec des hypothèses de type "bruit blanc gaussien", nous montrons, grâce à des techniques bayésiennes, que les vitesses minimax des espaces de Besov forts ou faibles sont les mêmes. Les distributions les plus défavorables que nous exhibons pour chaque espace de Besov faible sont construites à partir des lois de Pareto et diffèrent en cela de celles des espaces de Besov forts. Grâce aux simulations de ces distributions, nous construisons des représentations visuelles des "ennemis typiques". Enfin, nous exploitons ces distributions pour bâtir une procédure d'estimation minimax, de type "seuillage" appelée ParetoThresh, que nous étudions d'un point de vue pratique. Dans un deuxième temps, nous nous plaçons sous le modèle hétéroscédastique de bruit blanc gaussien et sous l'approche maxiset, nous établissons la sous-optimalité des estimateurs linéaires par rapport aux procédures adaptatives de type "seuillage". Puis, nous nous interrogeons sur la meilleure façon de modéliser le caractère "sparse" d'une suite à travers une approche bayésienne. À cet effet, nous étudions les maxisets des estimateurs bayésiens classiques - médiane, moyenne - associés à une modélisation construite sur des densités à queues lourdes. Les espaces maximaux pour ces estimateurs sont des espaces de Lorentz, et coïncident avec ceux associés aux estimateurs de type "seuillage". Nous prolongeons de manière naturelle ce résultat en obtenant une condition nécessaire et suffisante sur les paramètres du modèle pour que la loi a priori se concentre presque sûrement sur un espace de Lorentz précis.

Le but de notre travail est la modelisation electrique des composants actifs. Nous avons envisage deux types d'approches. La premiere est une approche analytique qui necessite la mise en uvre d'une methode d'optimisation. Nous avons choisi la methode du recuit simule qui permet de simuler un processus de minimisation d'une fonction en mettant en uvre le critere de metropolis-boltzmann. La seconde approche est plus abstraite: elle consiste a determiner, a partir de tables issues des mesures, des equations respectant un certain nombre de contraintes. On obtient un modele par table. Les methodes d'interpolation ne peuvent convenir pour notre probleme car les erreurs de mesures peuvent induire des erreurs importantes sur les derivees. Nous avons donc mis au point une methode de modelisation a partir de splines d'approximation exprimees dans la base des b-splines et dont les deux principales etapes sont d'une part le developpement d'un algorithme autoadaptatif permettant d'optimiser la repartition des mesures dans l'intervalle d'etude et d'autre part une approche parametrique du probleme. L'integration du modele dans des simulateurs montre la fiabilite de celui-ci et son association au concept de circuit parametrique equivalent permet de simplifier et d'accelerer la resolution de l'equation d'equilibrage harmonique

Cette thèse est consacrée à la construction de tests d'hypothèses sur la fonction de régression f, d'un modèle de régression non paramétrique. Dans une première partie, on construit des tests d'hypothèses sur les coefficients de Fourier de f. De tels tests peuvent être utilisés pour comparer deux signaux bruites dans une bande donnée de fréquences. Les statistiques de test que nous utilisons, s'expriment en fonction des coefficients de Fourier empiriques de f. La deuxième partie porte sur le test de l'hypothèse f est un élément de e ou e est un espace vectoriel de dimension finie. Nous proposons deux statistiques de test $$r2 n et $$m 2 n basées sur deux approximations différentes de la distance dans l 2. La première est obtenue en estimant cette distance par la distance empirique des observations à l'espace e. La seconde est construite à l'aide des observations convenablement corrigées. Dans cette partie, nous supposons que les fonctions considérées sont holderiennes d'ordre strictement plus grand que 1/2 et nous obtenons le comportement asymptotique en loi de chacune des deux statistiques proposées. La troisième partie est une extension de la deuxième au cas où les fonctions sont Riemann-intégrables ; le comportement en loi de la statistique $$r2 n est alors sensiblement différent de celui obtenu dans la partie précédente, puisque l'on constate, dans le résultat limite, L'apparition d'un terme non négligeable. Cependant, ce terme supplémentaire est explicite et permet donc la construction de différents tests

Cette thèse porte sur les statistiques bayésiennes non paramétriques. La thèse est divisée en une introduction générale et trois parties traitant des aspects relativement différents des approches par mélanges (échantillonage, asymptotique, problème inverse). Dans les modèles de mélanges, le paramètre à inférer depuis les données est une fonction. On définit une distribution a priori sur un espace fonctionnel abstrait au travers d'une intégrale stochastique d'un noyau par rapport à une mesure aléatoire. Habituellement, les modèles de mélanges sont surtout utilisés dans les problèmes d'estimation de densités de probabilité. Une des contributions de ce manuscrit est d'élargir leur usage aux problèmes de régressions.Dans ce contexte, on est essentiellement concernés par les problèmes suivants:- Echantillonage de la distribution a posteriori- Propriétés asymptotiques de la distribution a posteriori- Problèmes inverses, et particulièrement l'estimation de la distribution de Wigner à partir de mesures de Tomographie Quantique Homodyne
This dissertation deals with Bayesian nonparametric statistics, in particular nonparametric mixture models. The manuscript is divided into a general introduction and three parts on rather different aspects of mixtures approaches (sampling, asymptotic, inverse problem). In mixture models, the parameter to infer from the data is a function. We set a prior distribution on an abstract space of functions through a stochastic integral of a kernel with respect to a random measure. Usually, mixture models were used primilary in probability density function estimation problems. One of the contributions of the present manuscript is to use them in regression problems.In this context, we are essentially concerned with the following problems :- Sampling of the posterior distribution- Asymptotic properties of the posterior distribution- Inverse problems, in particular the estimation of the Wigner distribution from Quantum Homodyne Tomography measurements

Dans le cadre d'une analyse par ondelettes, nous étudions les propriétés statistiques de diverses classes de procédures. Plus précisément, nous cherchons à déterminer les espaces maximaux (maxisets) sur lesquels ces procédures atteignent une vitesse de convergence donnée. L'approche maxiset nous permet alors de donner une explication théorique à certains phénomènes observés en pratique et non expliqués par l'approche minimax. Nous montrons en effet que les estimateurs de seuillage aléatoire sont plus performants que ceux de seuillage déterministe. Ensuite, nous prouvons que les procédures de seuillage par groupes, comme certaines procédures d'arbre (proches de la procédure de Lepski) ou de seuillage par blocs, ont de meilleures performances au sens maxiset que les procédures de seuillage individuel. Par ailleurs, si les maxisets des estimateurs Bayésiens usuels construits sur des densités à queues lourdes sont de même nature que ceux des estimateurs de seuillage dur, nous montrons qu'il en est de même pour ceux des estimateurs Bayésiens construits à partir de densités Gaussiennes à grande variance et dont les performances numériques sont très bonnes.

Cette thèse s'intéresse à deux modèles de régression semi-paramétrique permettant de contourner le problème classique du "fléau de la dimension" inhérent aux approches non-paramétriques usuelles. La première partie du travail concerne l'étude d'un modèle de régression dit partiellement linéaire ; le but est d'identifier les régresseurs qui composent la partie non-linéaire de la fonction de régression ainsi que d'estimer tous les paramètres du modèle. Pour ce faire nous définissons des quantités caractéristiques du modèle qui mesurent la linéarité des régresseurs puis nous développons un test du nombre de composantes non-linéaires basé sur cette mesure. La seconde partie porte sur l'étude d'un modèle dit à direction révélatrice unique et consiste à estimer, via des propriétés géométriques, l'axe du modèle et d'en déduire un test convergent et puissant sous une suite d'alternatives locales.

La théorie des processus empiriques joue un rôle central en statistique, puisqu'elle concerne l'ensemble des résultats limites généraux se rapportant aux échantillons aléatoires. En particulier, des lois uniformes du logarithme ont permis d'aborder de manière systématique la convergence en norme sup des estimateurs à noyau. Dans cette thèse, nous obtenons premièrement des lois fonctionnelles uniformes du logarithme pour les incréments du processus des quantiles normé, qui permettent d'établir des propriétés nouvelles des estimateurs basés sur les k-plus proches voisins. Le même type de résultat est ensuite obtenu pour les incréments du processus empirique de Kaplan-Meier, conduisant naturellement à des lois du logarithme uniformes pour des estimateurs de la densité et du taux de mortalité en présence de censure à droite. Dans le cas de la régression multivariée, des lois analogues sont obtenues pour des estimateurs à noyau, notamment dans le cas censuré. Enfin, nous développons un estimateur non paramétrique de la régression sous l'hypothèse du modèle additif dans le cas de censure à droite, permettant de se défaire du fléau de la dimension. Cet estimateur repose essentiellement sur la méthode d'intégration marginale.

Dans ce travail nous proposons deux méthodes d'estimation des données manquantes. Dans le cas de l'estimation paramétrique et afin de résoudre le problème par la prévision, nous exploitons l'estimateur décale (E. D) de la partie autorégressive d'un modèle ARMA scalaire pour estimer la matrice de covariance In dont la consistance forte est prouvée sous des conditions ayant l'avantage de s'exprimer en fonction des trajectoires et identifier les coefficients de la partie moyenne mobile et la variance du bruit blanc. En analyse des correspondances et afin d'estimer les données manquantes d'un tableau de correspondance, le problème se résout complètement dans le cas d'une seule donnée manquante. L'existence est prouvée dans le cas où il y en a plusieurs, par contre l'unicité étant délicate, une combinaison linéaire entre les données manquantes est obtenue à partir de la formule de la trace dont la minimisation assure l'homogénéité du tableau de correspondance, nous établirons sous le même critère la reconstitution d'une donnée d'origine à partir du codage linéaire par morceaux