BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//wp-events-plugin.com//7.2.3.1//EN TZID:Europe/Paris X-WR-TIMEZONE:Europe/Paris BEGIN:VEVENT UID:7895@i2m.univ-amu.fr DTSTART;TZID=Europe/Paris:20160215T000000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20160219T000000 DTSTAMP:20241216T084718Z URL:https://www.i2m.univ-amu.fr/evenements/process-thematic-month-2016/ SUMMARY:Conference (CIRM\, Luminy\, Marseille): Process (Thematic Month 201 6) DESCRIPTION:Conference: \n\n\n\n\n\n\n\n\n Programme \n\n\n\n\n\n Liste des participants \n\n\n\n\n\n Sponsors \n\n\n\n\n\n Abstracts \n\n\n\n\n\n Sl ides \n\n\n\n\n\n Vidéos \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nMOIS THEMATI QUE - SEMAINE 3\n\nProcessus\n15 au 19 février 2016\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nUn e des caractéristiques présente dans les données réelles provenant de nombreux domaines (Economie\, Finance\, Hydrologie\, Astrophysique) est la présence de la dépendance. Cette dépendance entre les observations peu t se manifester selon plusieurs degrés (dépendance faible\, dépendance forte). L’inférence statistique pour de telles données exige des théo rèmes de la limite centrale plus adaptés.\nL’analyse des séries chron ologiques repose souvent sur l’hypothèse de stationnarité. Or les donn ées réelles observées dans de nombreux domaines sont souvent non-statio nnaires. Par exemple les cracks boursiers induisent souvent des ruptures d ans les séries macro-économiques et financières\, le réchauffement cli matique implique un changement des paramètres dans le processus générat eur des données de la température\, d’où la nécessité d’introduir e des modèles statistiques plus adaptés (processus localement stationnai res\, processus avec ruptures). L’objectif de cette rencontre internatio nale déclinée sous deux thèmes est de :\n– Faire un état de l’art des différentes avancées scientifiques dans chacun des deux thèmes\n– Ouvrir de nouvelles pistes de recherche et perspectives pour les jeunes c hercheurs.\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\nComité scientifique\n\nJean-Marc Ba rdet (Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne)\nRainer Dahlhaus (University of Heidelberg)\nPaul Doukhan (Université de Cergy Pontoise)\n\nComité d 'organisation\n\nMohamed Boutahar (Aix-Marseille Université)\nLaurence Re boul (Aix-Marseille Université)\n\nConférenciers\n\n Antoine Ayache  ( Université Lille 1)\n\nStationary increments harmonizable stable fields: upper estimates on path behavior\n\n Jean-Marc Bardet (Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne)\n\nAsymptotic behavior of the Laplacian quasi-maximu m likelihood estimator of affine causal processes\n\n Pierre Bertrand (Un iversité de Clermont-Ferrand)\n\nVerfitting of the Hurst index for a mult ifractional Brownian motionr\n\n Marianne Clausel (Institut Joseph Fourie r\, Université de Grenoble)\n\nLarge scale reduction principle and applic ation to hypothesis testing\n\n Jérôme Dedecker  (Université Paris De scartes)\n\nBehavior of the Wasserstein distance between\nthe empirical an d the marginal distributions of alpha-dependent sequences\n\n Holger Dett e (Ruhr University Bochum)\n\nDetecting long-range dependence in non-stati onary time series\n\n Michael Eichler (Maastricht University)\n\nSemi-par ametric dynamic factor models for non-stationary time series\n\n Konstant inos Fokianos (University of Cyprus)\n\nMallows' Quasi-Likelihood Estimati on for Log-linear Poisson\nAutoregressions\n\n Davide Giraudo (Universit é de Rouen)\n\n​​Hölderian weak invariance principle for strictly st ationary sequences \n\n Ieva Grublyté (Vilnius University)\n\nQuasi-MLE for quadratic ARCH model with long memory\n\n Marc Hoffman (Université P aris Dauphine)\n\nStatistical inference for bifurcating Markov chains\n\n Adam Jakubowski (Nicolaus Copernicus University Torun)\n\nPhantom distrib ution functions for dependent random vectors\n\n William Kengne (Universi té de Cergy-Pontoise)\n\nTesting for parameter change in a general class of time seriesof counts\n\n Emilie  Lebarbier (INRA / AgroParisTech)\n\n Segmentation of time-series with various types of dependency\n\n Jacques Levy-Vehel (INRIA Saclay)\n\nProcesses with varying local regularities\n\n Florence Merlevède (Université de Marne-la-Vallée)\n\nStrong approxim ation for additive functionals of geometrically ergodic Markov chains\n\n Guy Nason (University of Bristol)\n\nA test for local white noise (and th e absence of aliasing) in locallystationary wavelet time series\n\n Efsta thios Paparoditis (University of Cyprus)\n\nPeriodogram Based Tests of Sta tionarity\n\n Stefan Richter (Heidelberg University)\n\nAdaptive bandwidt h selection with cross validation for locallystationary processes\n\n Fra nçois Roueff  (TELECOM ParisTech)\n\nPosterior consistency for partially -observed Markov models\n\n Philippe Soulier (Université Paris-Ouest-Nan terre-La Défense)\n\nFonctional limit theorems for weakly dependent regul arly vary-ing time series\n\n Suhasini Subba Rao (Texas A&\;M Universi ty)\n\nFourier based statistics for irregular spaced spatial data\n\n Cha rles Suquet  (Université Lille 1)\n\nDetecting a changed segment in a sa mple\n\n Dag Tjostheim (University of Bergen)\n\nSome further properties and applications  of local Gaussian approximation\n\n Lionel  Truquet ( ENSAI - Campus de Ker-Lann)\n\nParameter stability and semiparametric infe rence in time-varyingARCH processes\n\n Michael Vogt (University of Konst anz)  \n\nClassification of nonparametric time trends\n\n Dalibor  Voln y  (Université de Rouen)\n\nMartingale central limit theorems for random fields\n\n Rainer Von sachs (Université catholique de Louvain)\n\nTime- frequency analysis of locally stationary Hawkes processes\n\n\n\n\n\n\n\n CATEGORIES:Colloque,Mois thématique END:VEVENT BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Paris X-LIC-LOCATION:Europe/Paris BEGIN:STANDARD DTSTART:20151025T020000 TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET END:STANDARD END:VTIMEZONE END:VCALENDAR