D veloppements d'Edgeworth En Statistique Des Mod les Markoviens

Ce livre concerne les th or mes standards pr cisant la vitesse de convergence dans l'approximation gaussienne des M-estimateurs. On s'int resse ici
l’ tablissement de ces r sultats dans le cas o les donn es ne sont plus n cessairement ind pendantes, et plus pr cis ment lorsque cette d pendance des donn es est markovienne. La m thode spectrale g n ralis e via le th or me de Keller-Liverani permet d'obtenir des r sultats dans le cadre g n ral des cha nes de Markov fortement ergodiques. Une attention particuli re est port e
trois mod les markoviens: les conditions propos es sont quasi-optimales dans le sens o elles sont tr s proches de celles du cas ind pendant. Les r sultats obtenus sont illustr s pour des estimateurs du maximum de vraisemblance dans le cadre de mod les autor gressifs. Ce livre s'adresse aussi bien
des statisticiens qu’ des probabilistes, puisqu'il y est d crit non seulement des m thodes statistiques classiques, mais aussi des outils fonctionnels d velopp s en syst mes dynamiques et exploit s en probabilit s et en statistiques.