Approche heuristique dans une stratégie de modélisation économétrique
Institution:
Aix-Marseille 3Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
The problem treated in this thesis is the once of the modelisation of data broad list, by the artificial intelligence and knowledge system methods. So we propose an heuristic strategy of modelisation wich dull also with classicals statistics criterions and hypothesis transgress in the linear econometrics models estimation. We are going to define a quality index of the model by a sextuple wich represent the measure of colinearity of the exogeneous variables, the measure of heterogeneous variances, measure of correlated error and influence statictics, the coefficient of determination and mallows statistics. Our strategy based on interactive recursive system will agree to build a basis of plausible models. From this basis according the quality index will be deducted the most plausible model. An estimation method will be applied to the model to compute the estimations of the parameters and to determine the forecast values.
Abstract FR:
Le probleme traite dans le cadre de cette these est celui de la modelisation de larges tableaux de donnees, en utilisant les methodes de l'intelligence artificielle et des systemes a base de connaissances. Nous proposons une strategie heuristique de modelisation qui tient compte aussi bien des criteres statistiques classiques et des hypotheses transgressees dans l'estimation des modeles econometriques lineaires. Nous definissons un indice de qualite du modele par un sextuplet caracterisant les mesures de colinearite des variables exogenes, de l'autocorrelation et heteroscedacite des erreurs, des valeurs influentes ainsi que du coefficient de determination et de la statistique de mallows. Notre strategie batie sur un systeme interactif recursif permet de construire une base de modeles plausibles. De cette base et en fonction de l'indice de qualite, sera deduit le modele le plus plausible. Une methode d'estimation appropriee sera alors appliquee a ce modele afin de deduire les estimations des parametres et les previsions eventuelles.