Contribution a l'econometrie des series temporelles a valeurs entieres
Dans cette these, nous etudions des modeles de moyennes conditionnelles de series temporelles a valeurs entieres. Tout d'abord, nous proposons l'estimateur de quasi maximum de vraisemblance de Poisson (EQMVP) pour les parametres de la moyenne conditionnelle. Nous montrons que, sous des conditions generales de regularite, cet estimateur est consistant et asymptotiquement normal pour une grande classe de modeles. Etant donne que les parametres de la moyenne conditionnelle de certains modeles sont positivement contraints, comme par exemple dans les modeles INAR (INteger valued AutoRegressive) et les modeles INGARCH (INteger valued Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedastic) nous etudions la distribution asymptotique de l'EQMVP lorsque le parametre est sur le bord de l'espace des parametres. En tenant compte de cette derniere situation, nous deduisons deux versions modifiees du test de Wald pour la significativite des parametres et pour la moyenne conditionnelle constante. Par la suite, nous accordons une attention particuliere au probleme de validation des modeles des series temporelles a valeurs entieres en proposant un test portmanteau pour l'adequation de l'ajustement. Nous derivons la distribution jointe de l'EQMVP et des autocovariances residuelles empiriques. Puis, nous deduisons la distribution asymptotique des autocovariances residuelles estimees, et aussi la statistique du test. Enfin, nous proposons l'EQMVP pour estimer equation par equation (EpE) les parametres de la moyenne conditionnelle des series temporelles multivariees a valeurs entieres. Nous presentons les hypotheses de regularite sous lesquelles l'EQMVP EpE est consistant et asymptotiquement normal, et appliquons les resultats obtenus a plusieurs modeles des series temporelles multivariees a valeurs entieres.