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Cette monographie développe la méthode de mesure de Doukhan et Louhichi (1999) de la dépendance asymptotique dans un processus. De nombreux exemples de modèles sont proposés, chaînes de markov stables, systèmes dynamiques, modèles non linéaires et non markoviens, hétéroscédastiques à mémoire infinie. la pluprt des modèles stationnaires courants satisfont aux conditions proposées. Ces conditions sont simples à vérifier sur des modèles particuliers.
Les outils de théorie asymptotique sont réécrits sous ces conditions. Ils sont appliqués à l'estimation non paramétrique, l'analyse spectrale, l'économétrie et le rééchantillonage. Les théorèmes obtenus sont parfois optimaux malgré l'affaiblissement des conditions et simples à appliquer.
La théorie et les preuves sont données et les auteurs [...]

Cette monographie développe la méthode de mesure de Doukhan et Louhichi (1999) de la dépendance asymptotique dans un processus. De nombreux exemples de modèles sont proposés, chaînes de markov stables, systèmes dynamiques, modèles non linéaires et non markoviens, hétéroscédastiques à mémoire infinie. la pluprt des modèles stationnaires courants satisfont aux conditions proposées. Ces conditions sont simples à vérifier sur des modèles particuliers.
Les outils de théorie asymptotique sont réécrits sous ces conditions. Ils sont appliqués à l'estimation non paramétrique, l'analyse spectrale, l'économétrie et le rééchantillonage. Les théorèmes obtenus sont parfois optimaux malgré l'affaiblissement des conditions et simples à appliquer.
La théorie et les preuves sont données et les auteurs proposent une standardisation des notations pour les futurs développements. Un grand nombre de travaux utilisent les idées présentées,toujours en cours de développement, avec la perspective de fournir un cadre à l'étude des séries temporelles non linéaires.