Dans cet article, nous proposons d'étudier un estimateur du paramètre de Hurst pour des trajectoires browniennes fractionnaires échantillonnées irrégulièrement. Les trajectoires sont simulées à partir de l'algorithme de Cholesky et l'estimation du paramètre de Hurst est obtenue par maximum de vraisemblance, ces deux techniques étant coûteuses en temps de calcul mais bien adaptées pour ce type de données. Nous présentons des tableaux contenant l'estimation de l'indice d'autosimilarité en fonction des méthodes d'échantillonnage et des tailles des signaux analysés. L'étude des tableaux est basée sur une série de tests statistiques (Student, Fisher) permettant de comparer les résultats des différentes irrégularités considérées. Plus l'échantillonnage est erratique, plus les résultats différent de ceux attendus pour un échantillonnage régulier et cette différence tend à diminuer avec la taille des signaux. Les résultats obtenus pour un échantillonnage irrégulier sont plus proches du modèle régulier lorsque l'aléatoire est uniforme.
In this article, we propose to study an estimator of the Hurst parameter for irregularly sampled fractional brownian trajectories. Trajectories are simulated by means of Cholesky algorithm, and the Hurst parameter is estimated by maximising likelihood. Both techniques are time consuming, but prove to be well suited to this type of data. We present various tables containing the estimates of the self-similarity measure, according to several sampling procedures with several sizes of trajectories. The study of these tables is based on a series of statistical tests (Student, Fisher), making it possible to compare and analyse the differences between the sampling processes on hand. The more erratic the sampling, the greater the discrepancy between the results and those expected for a regular sampling. This discrepancy tends to decrease when the size of the signals increases. Results from random samplings are closer to those from a regular deterministic sampling when the random sampling model is uniform
Mots-clés : irregular sampling, fractional brownian motion, Hurst parameter estimation, maximum likelihood estimator
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Hidot, Sullivan; Saint-Jean, Christophe; Lafaye, Jean-Yves. Étude expérimentale de l'influence d'un échantillonnage irrégulier dans l'estimation du paramètre de Hurst. Journal de la Société française de statistique & Revue de statistique appliquée, Tome 149 (2008) no. 1, pp. 81-95. http://archive.numdam.org/item/JSFS_2008__149_1_81_0/
[AS96] The wavelet-based synthesis for fractional brownian motion. Applied and Computational Harmonic Analysis, 3(4) : 377-383, 1996. | MR | Zbl
and .[Bar99] Un test d'autosimilarité pour les processus gaussiens à accroissements stationnaires. C.R. Acad. Sci. Paris, Série I Math., (6) : 521-526, 1999. | MR | Zbl
.[BD91] Time Series : Theory and Methods. Second edition, Springer, 1991. | MR | Zbl
and .[Ber94] Statistics for Long-Memory Processes. Chapman and Hall, New York, 1994. | MR | Zbl
.[Coe00] Simulation and identification of the fractional Brownian motion : a bibliographical and comparative study. Journal of Statistical Software, 5 : 1-53, 2000.
.[CS04] Time-dependent hurst exponent in financial time series. Physica A 344, pages 267-271, 2004. | MR
, and .[Dah89] Efficient parameter estimation for self-similar processes. The Annals of Statistics, 17(4) : 1749-1766, 1989. | MR | Zbl
.[DM03] On spectral simulation of fractional brownian motion. Probab. Eng. Inf. Sci., 17(3) : 417-434, 2003. | MR
and .[eGJ96] Estimation de la qualité des méthodes de synthèse du mouvement brownien fractionnaire. Revue Traitement du Signal, 13(4) : 289-302, 1996. | Zbl
, et .[eGJ01] Méthodes d'analyse du mouvement brownien fractionnaire : théorie et résultats comparatifs. Revue Traitement du Signal, 18(5-6) : 419-436, 2001. | Zbl
, et .[eGL94] Variations quadratiques et estimation de l'exposant de hölder local d'un processus gaussien. C.R. Acad. Sci. Paris, 319 : 201-206, 1994. | MR | Zbl
et .[FT86] Large sample properties of parameter estimates for strongly dependent stationary time series. The Annals of Statistics, 14(2) : 517-532, 1986. | MR | Zbl
and .[GW03] Hölder exponent spectra for human gait. Physica A 328, pages 561-583, 2003. | MR | Zbl
, and .[Her04] Processus (multi-)fractionnaires à paramètres multidimensionnels et régularité höldérienne. PhD thesis, Paris XI Orsay, 2004.
.[KS86] Fractional brownian motion : A maximum likelihood estimator and its application to image texture. IEEE Trans. on Medical Imaging, 5 : 152-161, 1986.
, , and .[Lai04] Estimating the hurst effect and its application in monitoring clinical trials. Computational Statistics and Data Analysis, 45 : 549-562, 2004. | MR
.[Leh80] Efficient likelihood estimators. The American Statistician, 34 : 233-235, 1980. | MR
.[Man83] The Fractal Geometry of Nature. Freeman, New York, 1983. | MR | Zbl
.[MN68] Fractional brownian motions, fractional noises and applications. SIAM Review, 10(4) : 422-437, 1968. | MR | Zbl
and .[Nor94] A storage model with self-similar input. Queueing Systems, 16 : 387-396, 1994. | MR | Zbl
.[Pel98] Processus stochastiques fractals avec applications en finance. PhD thesis, Univ. Paris VI, 1998.
.[PLV94] A new method for estimating the parameter of fractional brownian motion. Research report 2396, INRIA Rocquencourt, 1994.
and .[R D05] R Development Core Team. R : A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienne, Autriche, 2005. ISBN 3-900051-07-0.
[Sap90] Probabilités, analyse des données et statistiques. Editions Technip, Paris, 1990. | Zbl
.[Sca82] Studies in astronomical time series. II. Statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data. Astrophysical Journal, 263 : 835-853, 1982.
.[Sel95] Synthèse de mouvements brownien fractionnaires à l'aide de la transformation par ondelettes. C.R. Acad. Sci. Paris, 321 : 351-358, 1995. | MR | Zbl
.[ST94] Stable non-Gaussian random processes : Stochastic models with infinite variance. Chapman and Hall, New York, 1994. | MR | Zbl
and .[ST00] Fast Fourier transforms for nonequispaced data : A tutorial, chapter 12, pages 253-274. Birkhäuser, 2000. | MR
, and .[VV00] Parameter estimation of geometrically sampled fractional brownian traffic. INFOCOM, 3, 2000.
and .[WC94] Simulation of stationary Gaussian processes in . Journal of computational and graphical statistics, 3(4) : 409-432, 1994. | MR
and .[Yue78] Quadratic Windowing in the Segment Averaging Method for Power Spectrum Computation. Technometrics, 20(2) : 195-200, 1978. | Zbl
.