Chapitre 2 : Analyse des séries temporelles AléatoireIntroduction : Les technique traditionnelle de prévision des séries se révèlent dans la plut part des cas insuffisantes pour prévoir les phénomènes économique en dehors des méthodes de lissage elle sont construites à partir de l'extrapolation de composantes déterministes qui mutilent la réalité économique les statisticiens ont pu observer que ces instruments forgeaient le plus souvent mieux qu’ils n'informaient sur les réalité intrinsèques …afficher plus de contenu…

Les hypothèses du test sont données comme suit : Avec : coefficients d’autocorrélation d’ordre k et k le nombre de retardPour effectuer ce test, on calcule la statistique de BOX-PIERCE notée On rejette l’hypothèse d’un bruit blanc (H0) au seuil de si (

) 2- Les processus aléatoires stationnaires et non stationnaires : 2-1 Les processus aléatoires stationnairesa-Processus autorégressif AR (p) : Dans le processus autorégressif d’ordre p, l’observation est générée par une moyenne pondérée des observations passées jusqu’à la P ième période sous la forme suivante …afficher plus de contenu…

Les tests de la stationnarité :4-1 Test de (ADF) Augmented Dickey -Fuller (Dickey -Fuller augmenter)En plus de tester la stationnarité de la série chronologique, ce test peut également déterminer le type de cette non stationnarité (DS ou TS) Il est basé sur trois modèles :P : l’opérateur de retard qui se détermine par la minimisation des deux critères d’AKAIKE et Schwars la série chronologique étudiée: la première différentiation de la série : les paramètre a estimés Bruit blancAprès l’estimation des paramètres des modèles on test l’hypothèse suivant Si on rejette H0 la série est stationnaireEt le schéma suivant représente les procédures du test du Ducky-Fuller4-2 Test de Phillips Et Perron (1988)