Algorithmes Pour l'Inf�rence Statistique Dans Les Mod�les RCA Et Garch

Les modles autorgressifs coefficients alatoires (RCA) et les modles autorgressifs conditionnellement htroscdastiques gnraliss (GARCH) ont un trs grand intrt dans divers domaines d'applications, par exemple dans la finance, l'conomtrie, la mdecine, la mtorologie, l'hydrologie, le traitement du signal, etc... Cet ouvrage est consacr la prvision et l'estimation dans les modles prcits et plus prcisment l'laboration de nouveaux algorithmes de prdiction et d'estimation des paramtres inconnus de ces modles en se basant sur le Filtre de Kalman, le quasi-maximum de vraisemblance et quelques mthodes d'optimisation stochastique et dterministe dans le but d'amliorer les mthodes qui existent dans la littrature. Le Filtre de Kalman requiert un passage indispensable constitu de la prsentation des modles tudis, en modle espace d'tat, ces deux outils sont devenus importants et puissants dans le domaine de la statistique et de l'conomtrie. Ensemble, ils offrent aux chercheurs un cadre de modlisation et de calcul efficace pour l'estimation des paramtres inconnus.