Statistiques des valeurs extrêmes dans le cas de lois discrètes

Résumé : Nous proposons une méthode basée sur la notion de quantiles extrêmes pour générer un système d'alertes pour la détection de clusters temporels d'extrêmes dans une série chronologique. A cette fin, nous développons deux approches, l'une utilisant une approximation du temps de retour d'un événement extrême, quelle que soit la nature des données, et l'autre basée sur la théorie classique des valeurs extrêmes après lissage des données discrètes en données continues. Cette méthode permet ainsi de définir un système de surveillance et de prévision. Une illustration en est proposée dans le cadre de la prévision pour des applications en finance ainsi que pour la mise en place d'un système de surveillance en épidémiologie sur données réelles.
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ESSEC Working paper. Document de Recherche ESSEC / Centre de recherche de l'ESSEC ISSN : 1291-961.. 2010, 71, xv p
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Contributeur : Michel Demoura <>
Soumis le : lundi 7 mars 2011 - 09:37:51
Dernière modification le : lundi 12 février 2018 - 15:36:01
Document(s) archivé(s) le : mercredi 8 juin 2011 - 06:30:50

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Anis Borchani. Statistiques des valeurs extrêmes dans le cas de lois discrètes. ESSEC Working paper. Document de Recherche ESSEC / Centre de recherche de l'ESSEC ISSN : 1291-961.. 2010, 71, xv p. 〈hal-00572559〉

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