Quantiles Extrêmes Conditionnels

L'objectif de ce travail est de proposer de nouveaux estimateurs de quantiles extrêmes dans le cadre conditionnel c'est-à-dire dans la situation où la variable d'intérêt Y, supposée aléatoire et réelle, est mesurée simultanément avec une covariable X. Pour ce faire, nous nous intéressons à l'étude des valeurs extrêmes d'un échantillon d'observations indépendantes dont la loi conditionnelle de Y en un point x de la covariable X est à queue lourde. Selon la nature de la covariable, nous considérons deux situations. Primo, lorsque la covariable est déterministe nous proposons d'estimer les quantiles extrêmes par la méthode dite de la fenêtre mobile. Secundo, lorsque la covariable est aléatoire, nous montrons que sous certaines conditions, il est possible d'estimer les quantiles extrêmes conditionnels au moyen d'un estimateur à noyau de la fonction de survie conditionnelle. Ce résultat nous permet d'introduire deux versions de l'estimateur de l'indice de queue conditionnel indispensable lorsque l'on veut extrapoler. Nous établissons la loi asymptotique de ces estimateurs. Par ailleurs, nous proposons aussi un nouvel estimateur non conditionnel des quantiles.

Statisticien camerounais spécialisé dans l'étude des risques liés aux événements extrêmes, Alexandre LEKINA est né le 02 janvier 1982 à Yaoundé. Docteur de l'Université de Grenoble en Mathématiques Appliquées, il est actuellement chercheur postdoctoral en risque hydro-climatique à l'Institut National de la Recherche Scientifique à Québec.