Estimation adaptative d'une fonction de régression multivariée et application à la théorie du risque
Probabilités et Statistique
Dans cet exposé, je présenterai un estimateur adaptatif non-paramétrique d’une fonction de régression multivariée. L' idée est de s'affranchir d'une hypothèse classique en estimation de la régression : la compacité du support du design. Un estimateur à noyau déformé adaptatif est tout d’abord défini dans le cas où la loi du design est connue. Dans un second temps, nous proposons d'estimer également celle-ci: les marginales sont estimées via les fonctions de répartition empiriques et structure de dépendance via une estimation de la densité de copule. Le plug-in de ces estimateurs dans celui de la fonction de régression permet ensuite d’obtenir un estimateur dans le cas général. Enfin j'introduirai une mesure de risque : la CCTE qui est la valeur moyenne d'une fonction de coût sachant que l'on se trouve dans les queues de la distribution du design.
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