Résumé : Ce travail concerne la construction d’un estimateur de la
queue d’une distribution bivariée, capable de capturer les
informations de la dépendance entre les deux variables aléatoires,
dans le cas de dépendance asymptotique comme dans le cas
d’indépendance asymptotique. La construction de cet estimateur se
fonde essentiellement sur une méthode bidimensionnelle de dépassement
de seuil (Peaks Over Threshold method) et donc sur une version
bivariée du Théorème de Pickands-Balkema-de Haan. La modélisation de
la dépendance est obtenue via la copule de dépendance de la queue
supérieure (Upper Tail Dependence Copula, UTDC). Nous démontrons des
propriétés de convergence pour l’estimateur ainsi construit. Nous
présentons aussi les exemples avec des données réelles qui illustrent
nos résultats théoriques.

Cet exposé se tiendra en salle C20-13, 20ème étage, Université
Paris 1, Centre Pierre Mendès-France, 90 rue de Tolbiac, 75013 Paris
(métro : Olympiades).