ARC "Statistical methods for complex static and dynamic dependence models"

Dans presque tous les domaines d'applications, les statisticiens sont confrontés à des données de plus en plus complexes, ce qui s'explique autant par les progrès importants que connaissent les appareils de mesure que par l'amélioration constante des dispositifs de stockage. Dans le domaine de la finance, par exemple, les données sont caractérisées par (i) une taille gigantesque (les séries d'actifs ont une fréquence élevée et sont suivies pendant de longue période), (ii) des structures de dépendance plurielle (aux dépendances dues au caractère temporel des valeurs successives s'ajoutent celles existant entre les divers actifs), et par (iii) des distributions non gaussiennes présentant des "queues lourdes" susceptibles d'engendrer des valeurs "aberrantes" (ce qui traduit les variations extrêmes qui sont souvent observées sur les marchés).

L'ARC "Statistical methods for complex static and dynamic dependence models" vise à développer des procédures statistiques efficaces pouvant traiter des données complexes de ce type.

Elle s'appuie sur une équipe interfacultaire de statisticiens mathématiciens, intéressés par les applications économiques et financières. Elle regroupe des chercheurs du European Center for Advanced Research in Economics and Statistics (ECARES) et du Département de Mathématique. C'est cette double appartenance qui motive aussi la large classe de modèles traités dans l'ARC: les modèles standards de corrélation, les modèles elliptiques, les modèles à composantes indépendantes, ainsi que, dans le contexte des séries chronologiques, les modèles GARCH multivariés et les modèles de données fonctionnelles dynamiques. La méthodologie adoptée fait principalement appel à l'inférence nonparamétrique et l'inférence robuste, la profondeur statistique, la théorie des expériences statistiques de Le Cam, l'analyse des séries chronologiques, et la théorie des approximations stochastiques.

L'ARC est coordonnée par Davy Paindaveine (Faculté Solvay Brussels School of Economics and Management).