Estimation consistante du paramètre d'un modèle de Markov partiellement observé

Nom de l'orateur
François Roueff
Etablissement de l'orateur
LTCI, TELECOM ParisTech
Date et heure de l'exposé
Lieu de l'exposé
Salle Au Val

Nous nous intéressons au cadre des modèles de Markov partiellement observés (MMPO) et rappelons quelques modèles populaires de séries temporelles qui rentrent dans cette large catégorie. Dans différents travaux menés avec Randal Douc, Tepmony Sim et Jimmy Olsson, nous nous sommes attachés à établir des résultats assez généraux pour montrer la consistance du maximum de vraisemblance et de la loi a posteriori dans un cadre d'inférence bayésienne. Dans le premier cas, nous proposons une approche générale qui s'applique à la diversité des modèles qui rentrent dans le cadre des MMPO, dont beaucoup d'entre eux ont déjà été étudiés mais de façon très spécifique. Dans le second cas, nous tentons aussi de fournir une approche assez générale dans un contexte où les travaux existants semblent beaucoup plus rares. Le point central commun entre ces travaux est l'étude du comportement asymptotique de la statistique du rapport de vraisemblance.