Abstract
i n f o a r t i c l e r é s u m é Historique de l'article : Reçu le 17 juin 2017 Accepté après révision le 4 octobre 2017 Disponible sur Internet le 9 octobre 2017 Présenté par le comité de rédaction Dans une série chronologique {X t , t ≥ 1}, X j est un record supérieur si X j > max{ X 1 ,. .. , X j−1 }. Des modèles populaires pour de telles données sont le modèle de Yang–Nevzorov et le modèle à dérive linéaire. Dans cette note, nous présentons la vraisemblance jointe de la suite des records et de leur indicatrice d'occurrence. Cette vraisemblance peut ensuite être utilisée pour estimer les paramètres inconnus des modèles. Elle peut aussi être utilisée pour construire des procédures inférentielles pour la sélection d'un modèle adapté à ces données. © 2017 Académie des sciences. Publié par Elsevier Masson SAS. Cet article est publié en Open Access sous licence CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/). a b s t r a c t In a time series {X t , t ≥ 1}, X j is said to be an upper record if X j > max X 1 ,. .. , X j−1. Some popular models for records are the Yang–Nevzorov and the Linear Drift models. In this note, we introduce for these models the joint likelihood of the record sequence and the indicators of their occurrence. This likelihood can then be used to obtain estimators of the unknown parameters in the models. It can also be used to derive inferential procedures associated with the selection of a proper model for such data.