Séminaire MODAL'X : Benjamin Bobbia (ESILV)

Résumé : De nos jours, les processus empiriques sont des objets bien connus. Une des raisons pour lesquelles on les étudie est que, dans de nombreux modèles, nous pouvons écrire les estimateurs comme des images de mesures empiriques. Dans ce travail, nous étudions le cas des mesures empiriques locales construites sur un sous-échantillon dont les données sont conditionnées pour être dans une certaine zone. Il existe de nombreux résultats sur cette question, mais que pouvons-nous dire si la zone d'intérêt est déterminée par les données ? Dans ce travail, nous présentons un cadre général qui permet d’obtenir des résultats asymptotiques pour ces mesures empiriques particulières (avec un coût "faible" en termes de technicité et d'hypothèses). Ensuite, nous utilisons cette approche dans le cadre de la théorie des valeurs extrêmes pour obtenir des estimations de quantiles.