Discussion :

[Abderhman]

Bonjour à tous.
Je souhaite estimer un processus stochastique de type AR 1 en utilisant matlab.
Je dispose de quatres séries (x,y,z,t)=s et j'aimerais estimer la matrice P st = Ps_{st-1}+et.
le problème est que j'ai besoin de P pour observer z car z = z(P). Ce que j'aimerais faire faire à matlab est la chose suivante. Je donne une matrice initiale P0, à partir de Po il extraie z0 et estime P1 ensuite il récupère z1 et estime P2 etc jusqu'à ce que |Pi-Pi-1|<epsilon pour un epsilon donné. J'aimerai savoir si cela est possible et comment m'y prendre.

Merci beaucoup,

Abderhman

[shaiHulud]

Bonjour,

Tout d'abord il faut préciser ton modèle. Est-ce un AR(1) (temps discret+linéaire,enquel cas P se résume à 3 paramètres), une chaine de markov discrète (non linéaire, P est "quelconque"), à temps discret ou continu ?

Ensuite, l'estimation par max de vraisemblance marche bien pour ce genre de modèle s'ils sont réguliers, donc pas la peine de réinventer la poudre (d'ailleurs je n'ai pas compris ton estimateur)