Résumé 236 :
Sur une classe de modèles autorégressifs à coefficients aléatoires généralisés
Aknouche, Abdelhakim
USTHB, Alger
Nous proposons une classe de modèles autorégressifs à coefficients aléatoires généralisés (GRCA), dans laquelle le coefficient autorgressif est la somme d'une constante, d'un terme du processus d'innovation et d'un membre d'un processus indépendant identiquement distribué qui plus est indépendant du processus d'innovation. Ainsi, le coefficient aléatoire et l'innovation sont corrélés comme dans tout GRCA, mais de telle sorte à permettre au modèle une plus grande flexibilité dans la représentation de la volatilité tout en étant assez simple à mettre en oeuvre. Nous étudions la structure probabiliste du modèle et l'estimation par la méthode des moindres carrés pondérés en quatre étapes dont nous établissons consistance et normalité asymptotique sans l'hypothèse de stationnarité. Des applications sur des données réelles montrent alors la pertinence du modèle proposé que nous comparons aux modèles GARCH et RCA standards.