%0 Journal Article
%T ¨¦valuation de crit¨¨res d¡¯information pour les mod¨¨les de s¨¦ries chronologiques
%A Galbraith
%A John
%A Zinde-Walsh
%A Victoria
%J -
%D 2004
%R https://doi.org/10.7202/011386ar
%X Il existe plusieurs crit¨¨res d¡¯information dont le but est de faciliter la s¨¦lection du mod¨¨le statistique repr¨¦sentant le mieux possible la r¨¦alit¨¦. Ces crit¨¨res s¡¯appliquent notamment au cas des mod¨¨les de s¨¦ries chronologiques ¨¤ une seule variable. La th¨¦orie asymptotique peut ¨ºtre utilis¨¦e pour faire un choix entre ces crit¨¨res. Par exemple, si le mod¨¨le poss¨¨de un ordre authentique, il peut ¨ºtre d¨¦montr¨¦ que certains crit¨¨res sont fortement convergents pour cet ordre. Historiquement, l¡¯estimation en ¨¦chantillon fini se base sur la s¨¦lection d¡¯un ordre unique, m¨ºme si plusieurs auteurs reconnaissent l¡¯importance du cas o¨´ il n¡¯existe pas de vrai ordre fini. Nous proposons ici un survol de la litt¨¦rature sur les crit¨¨res d¡¯information et sur leur comparaison asymptotique et en ¨¦chantillons finis. Nous pr¨¦sentons ¨¦galement quelques comparaisons de crit¨¨res en ¨¦chantillons finis en ne prenant pas pour acquis un ordre authentique au mod¨¨le. Nous utilisons alors une mesure de distance dans le but d¡¯¨¦valuer les performances de divers crit¨¨res dans la s¨¦lection de mod¨¨les simul¨¦s. Cette mesure nous permet de juger l¡¯exactitude de la s¨¦lection de l¡¯ordre des mod¨¨les r¨¦sultant de l¡¯utilisation des crit¨¨res (la s¨¦lection non optimale) par rapport ¨¤ la s¨¦lection de l¡¯ordre des mod¨¨les simul¨¦s (la s¨¦lection optimale). Ceci n¡¯est pas possible dans le cas o¨´ l¡¯on assume une forme vraie par rapport ¨¤ laquelle on compare notre mod¨¨le
%U https://www.erudit.org/en/journals/ae/2004-v80-n2-3-ae958/011386ar/