Septembre

• Lundi 16 septembre : Célestin Kokonendji (Univ. Franche-Comté)

"Modèles discrets de dispersion"

• Lundi 23 septembre : Smail Adjabi (Univ. de Bejaïa)

"Sur l’estimation de la fonction de régression par des séries trigonométriques"

• Lundi 30 septembre : Renaud Marty (Univ. Lorraine)

"Schéma de time-splitting pour des EDP stochastiques non linéaires"

Résumé : Nous considérons un schéma de time-splitting pour simuler
numériquement des EDP stochastiques non linéaires dirigées par un
bruit assez général (type brownien ou brownien (multi)fractionnaire).
Nous démontrons la convergence du schéma et étudions une propriété
de préservation asymptotique.

Octobre

• Lundi 7 octobre : Khoirin Nisa (Univ. Franche-Comté et Bogor Agricultural University)

"On Multivariate Normal Poisson Models"

• Mardi 8 octobre : Journée "Modélisation et Génome", salle 316B.

Le programme se trouve ici. Contact : Stéphane Chrétien

• Lundi 14 octobre : Clément Dombry (Univ. Franche-Comté)

"Propriétés des processus max-stables: lois conditionnelles et mélange fort"

• Mercredi 16 octobre : Julien Grépat (Univ. Franche-Comté)

Soutenance de thèse à 14h, Amphi B : "Les aspects mathématiques des modèles de marchés financiers avec coûts de transaction"

Novembre

• Mardi 12 novembre, 11h, salle 309B : Zhangsheng Cao (Univ. Paris 2)

"A conditional limit theorem for random walks under extreme deviation"

• Lundi 18 novembre : Jérémie Riou (Univ. Bordeaux 2)

"Sample size determination and multiple testing in clinical trials"

• Lundi 25 novembre : William Kengne (Univ. Cergy-Pontoise)

"Inference and testing for structural change in time series of counts model"

Abstract : We consider here together the inference questions and the change-point problem in Poisson autoregressions models. The conditional mean (or intensity) of the process is involved as a non-linear function of it past values and the past observations. Under Lipschitz-type conditions, it is shown that the conditional mean can be written as a function of lagged observations. In the latter model, assume that the link function depends on an unknown parameter $\theta_0$. The consistency and the asymptotic normality of the maximum likelihood estimator of the parameter are proved. These results are used to study change-point problem in the parameter $\theta_0$.
We propose two consistencies tests based on the likelihood of the model.

Décembre

• Lundi 2 décembre : Eric Wansouwé (Univ. de Maroua)

"Disake: an R package for discrete associated kernels estimators"

• Mardi 3 décembre : Landy Rabehasaina (Univ. Franche-Comté)

Soutenance d'HDR à 14h : "Contribution à quelques problèmes de premier passage et de ruine multidimensionnels; Lien avec les réseaux de files fluides"

• Lundi 9 décembre : Aboubacar Amiri (Univ. Lille 3)

"Smooth stochastic algorithm for quantile estimation"

Abstract : We provide a recursive quantile estimator using a stochastic approximation algorithm.
We prove the almost sure convergence and the asymptotic normality of a smooth version of the
Robbins-Monro algorithm for the quantile estimation.
In order to see the behavior of our proposed estimator, a comparison
between two others existing estimators is done via Monte-Carlo simulation
study in the framework of data stream.

• Lundi 16 décembre : Bastien Mallein (Univ. Paris 6)

"Les piquants de la marche branchante en dimension d"

Janvier

• 12-18 janvier : Les Trimestres LMB : Modélisation et estimation du risque

"8ème Colloque Bachelier en Calcul Stochastique et Mathématiques Financières" (Azureva, Metabief)

• Lundi 13 janvier : Cyrille Moypemna (Univ. Franche-Comté)

"Normal Stable Tweedie Models and associated Polynomials"

• Lundi 20 janvier : Pierre Ribereau (Univ. Lyon 1)

"Inférence pour des processus max-stables via vraisemblance simulée"

• 19-26 janvier : Les Trimestres LMB : Modélisation et estimation du risque

"1ère Ecole d’hiver Bachelier en Mathématiques Financières" (Azureva, Metabief)

• Lundi 27 janvier : Anne Gégout-Petit (Univ. Lorraine)

"Modèles et estimation pour l'asymétrie dans la division cellulaire"

Février

• Lundi 3 février : Armelle Guillou (Univ. Strasbourg)

"Estimation robuste d'indice des valeurs extrêmes"

• Lundi 10 février : Emilie Gaiffe (CHU Besançon)

"Présentation de l'étude ORBIT"

• Lundi 17 février : Yoann Offret (Univ. Bourgogne)

"Distributions invariantes et limites d'échelle pour certaines diffusions dont le milieu est aléatoire et varie avec le temps"

Résumé : Brox (86) a étudié le comportement en temps long d’une diffusion en environnement aléatoire dont le potentiel (ou milieu) est un brownien unidimensionnel W(x) et a mis en évidence un comportement sous-diffusif. La diffusion X que je présenterai évolue quant à elle dans un milieu dépendant du temps donné par W(x)/t^b. Je montrerai que pour b=1/4 cette diffusion est reliée a une diffusion Y dont le milieu est ergodique et je donnerai le comportement asymptotique de cette diffusion, notamment la convergence vers un flot de distributions aléatoires. L’idée principale pour obtenir ces résultats est de remarquer que le semi-groupe de Y a une structure de système dynamique aléatoire. Pour b>1/4 le comportement de X est toujours diffusif mais il y a convergence vers la loi normale centrée réduire. En quelque sorte b=1/4 est un point critique (changement de régime) pour la famille de diffusions X. Ceci généralise des résultats précédemment obtenus par M. Gradinaru et Y. Offret pour une famille de diffusions inhomogènes en temps.

Mars

• Vendredi 14 mars : (Attention Salle 324-2B) Jevgenijs Ivanovs (Univ. Lausanne)

"Risk model with an observer in a Markovian environment"

Abstract : We consider a spectrally-negative Markov additive process as a model of a risk process in random environment.
Following recent interest in alternative ruin concepts, we assume that the ruin occurs when an independent Poissonian
observer sees the process negative, where the rate of observations may depend on the state of the environment.
This model generalizes Parisian L-evy risk models with exponential implementation delay. Mathematically, we are
interested in the joint Laplace transform of the occupation times in the negative half plane corresponding to di-fferent
states of the environment. Importantly, the resulting formulas are rather neat.

• Lundi 17 mars : Marco Oesting (AgroParisTech)

"Conditional Modelling of Extreme Wind Gusts by Bivariate Brown-Resnick Processes"

Avril

• Lundi 7 avril : Amélie Anota (CHRU Besançon)

"Analyse longitudinale de la qualité de vie relative à la santé en Cancérologie"

Résumé :
En cancérologie, la majorité des essais cliniques intègrent désormais la qualité de vie relative à la santé (QdV) comme un critère de jugement majeur afin d’investiguer le bénéfice clinique de nouvelles stratégies thérapeutiques pour le patient et le système de santé. Cependant, l’analyse longitudinale de la QdV reste complexe et non standardisée. En effet, la QdV est un critère de jugement subjectif et un concept dynamique dépendant de l’adaptation du patient à sa maladie et reflété par un effet « Response Shift ». L’analyse longitudinale de la QdV doit pouvoir tenir compte de l’occurrence éventuelle d’un tel effet. De plus, l’occurrence de données manquantes au cours du suivi du patient peut biaiser l’analyse si celles-ci ne sont pas prise en compte de façon adéquate dans l’analyse. Enfin, il parait nécessaire de proposer des méthodes statistiques accessibles et des résultats compréhensibles et pertinents pour le clinicien. L’objectif de cette présentation est 1) d’introduire le concept de QdV, 2) présenter la théorie moderne de réponse à l’item adaptée à l’étude des questionnaires de QdV, 3) l’effet « Response Shift » et les méthodes statistiques pour mettre en évidence cet effet et enfin 4) de présenter trois méthodes statistiques pour l’analyse longitudinale de la QdV.

• Lundi 14 avril : Bruno Saussereau (Univ Franche-Comté)

"Tests d'autocorrélation pour des modèles ARMA avec des erreurs dépendantes : une approche basée sur l'auto-normalisation"

Résumé :
En collaboration avec Y. B. Maïnassarra, nous avons étudié dans le problème de validation de modèles pour des modèles ARMA (AutoRegressive Moving-Average) dont les termes d’erreur sont non corrélés mais peuvent contenir des dépendances non linéaires. Ces modèles sont appelés des ARMA faibles et permettent de traiter des processus qui peuvent avoir des
dynamiques non linéaires très générales. Plus particulièrement, nous nous intéressons aux tests portmanteau,
aussi appelés tests d’autocorrélation. Dans le cas classique, le bruit est modélisé par une suite de variables aléatoires indépendante et identiquement distribuée, la distribution asymptotique des autocorrelations résiduelles est normalement distribuée et on en déduit le comportement asymptotique des statistiques portmanteau. Dans le cas général, la distribution asymptotique est celle d’une somme pondérée de chi-deux. Pour déterminer la pondération, il faut employer une méthode de troncature et des hypothèses assez fortes sur les moments du bruit car il faut estimer la matrice de covariance asymptotique. Nous proposerons dans cet exposé, des nouveaux tests basés sur une méthode d’auto-normalisation. Le principal avantage de cette méthode est qu’elle ne s’appuie pas sur l’estimation une matrice de covariance asymptotique. Des simulations seront proposées pour illustrer la pertinence de notre méthode.

Mai

• 5-6 mai : Les Trimestres LMB : Modélisation et estimation du risque

Conférence "Séries Temporelles, Économétrie et Finance" ( Centre Diocésain, Besançon)

• Mardi 6 mai : Clément Marsilli (Univ. Franche-Comté)

Soutenance de thèse à 14h, salle des actes : "Mixed-Frequency Modeling and Economic Forecasting"

• Lundi 12 mai : Yacouba Boubacar Maïnassara (Univ. Franche-Comté)

"Modèles VARMA faibles structurels, Partie II : validation et identification"

• Lundi 19 mai : Mona Ibrahim (Univ. Franche-Comté)

"Les réseaux de neurones pour les séries temporelles"

• Lundi 26 mai : Ana Garcia (Universidad Rey Juan Carlos)

"Range Unit-Root (RUR) tests: robust against nonlinearities, error distributions, structural breaks and outliers"

Abstract : Since the seminal paper by Dickey and Fuller in 1979, unit-root tests have
conditioned the standard approaches to analysing time series with strong serial
dependence in mean behaviour, the focus being placed on the detection of eventual unit roots in an autoregressive model fitted to the series. In this paper, we propose a completely different method to test for the type of long-wave patterns observed not only in unit-root time series but also in series following more complex data-generating mechanisms. To this
end, our testing device analyses the unit-root persistence exhibited by the data while imposing very few constraints on the generating mechanism. We call our device the range unit-root (RUR) test since it is constructed from the running ranges of the series from which we derive its limit distribution. These nonparametric statistics endow the test with a number of desirable properties, the invariance to monotonic transformations of the series and the robustness to the presence of important parameter shifts. Moreover, the RUR test
outperforms the power of standard unit-root tests on near-unit-root stationary time series ; it is invariant with respect to the innovations distribution and asymptotically immune to noise. An extension of the RUR test, called the forward–backward range unit-root (FBRUR) improves the check in the presence of additive outliers. Finally, we illustrate the performances of both range tests and their discrepancies with the Dickey–Fuller unit-root test on exchange rate series.

Juin

• 4-6 juin : Les Trimestres LMB : Modélisation et estimation du risque

Workshop CoTAcS ( Centre Diocésain, Besançon)

• 30 juin : Les Trimestres LMB : Modélisation et estimation du risque

Mini-cours "Séries temporelles à valeurs entières" (LMB - Amphi B)

Juillet

• 1-4 juillet : Les Trimestres LMB : Modélisation et estimation du risque

Atelier "Modélisation et analyse des données de dénombrement" (Ethic Etapes, Centre International de Séjour de Besançon)