Lionel Truquet, lauréat du Prix Tjalling C.Koopmans
Lionel Truquet et Zinsou Max Débaly se sont vu décerner le « Tjalling C. Koopmans Econometric Theory Prize » pour la période 2021-2023, pour leur article « Itérations d’applications aléatoires dépendantes et exogénéité dans les dynamiques non linéaires ».
Lionel Truquet est professeur de mathématiques, chercheur au CREST et directeur de la recherche à l’ENSAI. Ses travaux de recherche portent sur l’analyse des séries temporelles et des modèles dynamiques. Zinsou Max Débaly est chercheur post-doctoral à l’Université de Sherbrooke, docteur en mathématiques diplômé de l’ENSAI et de l’Université de Rennes.
Le prix Koopmans a été créé en mémoire de Tjalling C. Koopmans, lauréat du prix Nobel de sciences économiques en 1975, et de ses nombreuses contributions majeures à l’économétrie. Depuis 1987, le prix est décerné tous les trois ans.
Pour cette attribution, les articles gagnants ont été sélectionnés par le comité consultatif de la revue Econometric Theory (Cambridge University Press) parmi les articles publiés dans la revue entre 2021 et 2023 inclus.
Debaly, Z. M. et L. Truquet (2021) “Iterations of Dependent Random Maps and Exogeneity in Nonlinear Dynamics”, Econometric Theory, Volume 37, Numéro 06, pp. 1135–1172.
L’article traite de l’existence et de l’unicité de processus autorégressifs non linéaires stationnaires et ergodiques, lorsque des régresseurs exogènes sont incorporés dans la dynamique. À cette fin, les auteurs considèrent la convergence des itérations de type “backward” d’applications aléatoires dépendantes. En particulier, ils obtiennent un nouveau résultat lorsque la condition classique de contraction en moyenne est remplacée par une contraction en espérance conditionnelle. Sous certaines conditions, ils discutent également les propriétés de dépendance de ces processus en utilisant la mesure de dépendance fonctionnelle de Wu (2005, Proceedings of the National Academy of Sciences 102, 14150-14154) qui fournit un théorème central limite conduisant à de nombreuses applications statistiques. Les résultats obtenus sont illustrés par des modèles non linéaires autorégressifs hétéroscédastiques conditionnels, des processus GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), des séries temporelles de comptage, des modèles de choix binaires et des séries temporelles catégorielles, pour lesquels de nombreuses extensions de résultats existants sont obtenues.
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