Patrimoine

Estimation du nombre de facteurs dans un modèle multifactoriel de Heath-Jarrow-Morton sur les marchés de l'électricité.

Electricity markets, Model calibration, Model selection, Power price model

Sélection de variables et prévision par des méthodes automatisées pour les modèles linéaires : LASSO/adaLASSO et Autometrics.

Adaptive LASSO, General-to-specific, Genetic data, Model selection, Monte Carlo simulation, Sparse models

Efficacité de la sélection du modèle V -Fold pour les bases localisées.

Heteroscedastic noise, Model selection, Nonparametric regression, Random design, V-fold cross-validation, V-fold penalization, Wavelets

heuristique de pente et sélection de modèle V-Fold dans la régression hétéroscédastique utilisant des bases fortement localisées.

Cross-validation, Heteroscedastic noise, Model selection, Nonparametric regression, Random design, Wavelets

Sélection optimale de modèles à base localisée en régression hétéroscédastique.

Cross-validation, Heteroscedastic noise, Localised basis, Model selection, Nonparametric regression, Oracle inequality, Slope heuristics, Wavelets

Une sur-pénalisation théoriquement fondée du critère AIC.

Akaike's information criterion, Density estimation, Histogram, Model selection, Over-penalisation

Estimation non paramétrique de la dérive pour les diffusions avec sauts pilotées par un processus de Hawkes.

60J60, 60J75, Diffusion, Hawkes process, Model selection, Nonparametric estimator, Nonparametric estimator Model selection Diffusion Hawkes process AMS Classification 62G05

Nouvelles stratégies adaptatives pour l'estimation non paramétrique dans les modèles mixtes linéaires.

Deconvolution, Linear mixed models, Model selection, Nonparametric estimation

Estimation non paramétrique de la dérive pour les diffusions avec sauts pilotées par un processus de Hawkes.

60J60, 60J75, Diffusion, Hawkes process, Model selection, Nonparametric estimator, Nonparametric estimator Model selection Diffusion Hawkes process AMS Classification 62G05

Mélanges de GLMs et nombre de composantes : application au risque de rachat en Assurance Vie.

Classification, Comportement de rachat, Finite mixtures, GLM, Model selection, Mélange, Surrender behaviour, Sélection de modèle

Mélanges de GLMs et nombre de composantes : application au risque de rachat en Assurance Vie.

Classification, Comportement de rachat, Finite mixtures, GLM, Model selection, Mélange, Surrender behaviour, Sélection de modèle

Régression censurée à base d'arbres avec applications dans le domaine des assurances.

CART, Censoring, Insurance, Model selection, Regression tree, Survival analysis