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- W48051118 abstract "Nous considerons le probleme de detection de ruptures multiples pour des series chronologiques multivariees, y compris des processus fortement dependants, avec un nombre inconnu de ruptures. Nous supposons que la structure de covariance de ces series chronologiques change de facon abrupte a des dates inconnues. La methode adaptative proposee ici est capable de detecter des ruptures dans des series multivariees independantes et identiquement distribuees (i.i.d.), faiblement et fortement dependantes. Cette methode adaptative surclasse le critere de Schwartz, principalement dans le cas de donnees faiblement dependantes. Nous considerons des applications a des series chronologiques multivariees de rendements d’indices boursiers journaliers et a des series generees par un marche financier artificiel." @default.
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