Évaluation et validation de prévisions en loi
Cette thèse porte sur l évaluation et la validation de prévisions en loi. Dans la première partie, nous nous intéressons à l apport du machine learning vis à vis des prévisions quantile et des prévisions en loi. Pour cela, nous avons testé différents algorithmes de machine learning dans un cadre de...
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| Autor principal: | |
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| Altres autors: | , , , , , |
| Format: | Thèse numérique |
| Idioma: | Français |
| Publicat: |
2019.
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| Matèries: | |
| Accés en línia: | Accès au texte intégral https://theses.univ-orleans.fr/public/2019ORLE0501_va.pdf http://www.theses.fr/2019ORLE0501/abes https://theses.hal.science/tel-02973807 |
| Nota: |
Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Sciences de la Société : Territoires, Économie et Droit (Centre-Val de Loire ; 2018-....) Partenaire(s) de recherche : Laboratoire d'Economie d'Orléans (Orléans ; 2018-....) (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Christophe Rault (Président du jury) ; Jérôme Collet, Christophe Hurlin, Christophe Rault, Peter Tankov, Olivier Darné, Yannig Goude (Membre(s) du jury) ; Peter Tankov (Rapporteur(s)) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Evaluation and validation of predictive densities |