Dans ce travail, nous proposons une généralisation au cas multivarié de l'approche de Hong (1996) afin de tester l'indépendance de deux séries multivariées stationnaires et autorégressives d'ordre infini. Il s'agit d'une approche semiparamétrique où chaque série est d'abord filtrée par une autorégression d'ordre fini et où la statistique de test est une version normalisée d'une somme pondérée de formes quadratiques dans les matrices de corrélations croisées résiduelles résultantes à tous les délais. Les poids sont définis par une fonction de noyau et un point de troncature. En utilisant un résultat de Lewis et Reinsel (1985), la loi asymptotique de la statistique de test est obtenue sous l'hypothèse nulle et la convergence du test est établie pour une contre-hypothèse fixée de corrélation sérielle de forme quelconque. À des facteurs de normalisation près, la statistique portmanteau étudiée dans Bouhaddioui et Roy (2003), qui est basée sur un nombre fixé de délais, peut être vue comme un cas particulier en utilisant le noyau uniforme tronqué. Cependant, plusieurs noyaux produisent une plus grande puissance comme le montrent une analyse asymptotique de la puissance ainsi que des simulations de Monte Carlo en échantillons finis. Un exemple avec des données réelles est aussi présenté.

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