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Random coefficients bifurcating autoregressive processes
Benoîte de Saporta 1, 2, 3, Anne Gégout-Petit 1, 2, Laurence Marsalle 4
(16/05/2012)

This paper presents a new model of asymmetric bifurcating autoregressive process with random coefficients. We couple this model with a Galton Watson tree to take into account possibly missing observations. We propose least-squares estimators for the various parameters of the model and prove their consistency, with a convergence rate, and asymptotic normality. We use both the bifurcating Markov chain and martingale approaches and derive new important general results in both these frameworks.
1 :  Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB)
CNRS : UMR5251 – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I – Université Victor Segalen - Bordeaux II
2 :  CQFD (INRIA Bordeaux - Sud-Ouest)
INRIA – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I – Université Victor Segalen - Bordeaux II – CNRS : UMR5251
3 :  Groupe de Recherche en Economie Théorique et Appliquée (GREThA)
CNRS : UMR5113 – Université Montesquieu - Bordeaux IV
4 :  Laboratoire Paul Painlevé (LPP)
CNRS : UMR8524 – Université Lille I - Sciences et technologies
Mathématiques/Probabilités

Statistiques/Théorie
Lien vers le texte intégral : 
http://fr.arXiv.org/abs/1205.3658