Autocorrélation

un bruit blanc (1) . Trois cas de figure sont alors possibles : • Soit le terme d’erreur d’une période est autocorrélé, c’est-à-dire qu’il est lié à toutes ou à certaines de ses valeurs passées : ∃θ = 0| cov(ut , ut−θ ) = 0. On parle alors d’« autocorrélation du terme d’erreur » (ou des perturbations). • Soit le terme d’erreur est hétéroscédastique, c’est-à-dire que sa variance (dispersion) varie dans le temps : V(ut ) = σ2 ∀t. On parle alors d’« hétéroscédasticité du terme u d’erreur » (ou des perturbations)

une forte autocorrélation positive des résidus dans les premiers retards”, Chan, Hayya et Ord (1977), p. 741. Cela signifie que si la série étudiée est DS, et en particulier une marche aléatoire, le fait de la régresser sur une tendance, comme le faisaient à l’époque les macroéconomistes, va conduire à une forte autocorrélation, totalement fallacieuse, des résidus, qui correspondent en fait à la composante d’écarts conjoncturels dans la décomposition tendance / cycle. Or cette autocorrélation déterminent

Rapport d’étude de cas : Analyse du retards des trains à destination de Lille Introduction Aujourd’hui, les moyens de transport des français évoluent. De plus en plus de personnes prennent le train pour se déplacer quotidiennement. Mais la SNCF fait face à de nombreuses plaintes au sujet des retards sur les lignes à grande vitesse. Mais s’agit-il d’un phénomène réel et si oui, quels en sont les formes ? En tant que stagiaire à l’antenne régionale de la SNCF, nous sommes chargés

un bruit blanc (1) . Trois cas de figure sont alors possibles : • Soit le terme d’erreur d’une période est autocorrélé, c’est-à-dire qu’il est lié à toutes ou à certaines de ses valeurs passées : ∃θ = 0| cov(ut , ut−θ ) = 0. On parle alors d’« autocorrélation du terme d’erreur » (ou des perturbations). • Soit le terme d’erreur est hétéroscédastique, c’est-à-dire que sa variance (dispersion) varie dans le temps : V(ut ) = σ2u ∀t. On parle alors d’« hétéroscédasticité du terme d’erreur » (ou des perturbations)

between observed extinction peaks can make random (Poisson) data appear periodic to Fourier analysis. The Fourier results were corroborated by a standard autocorrelation analysis. The correlogram showed statistically significant autocorrelation (P < 0.01) for cycles between 27 and 35 ma. However, we do not consider this conclusive because autocorrelation gives undue weight to the long intervals of background extinction between peaks. Nonparametric Testing. In order to accommodate the irregular distribution

H5 E(εt, εt)=0 des Si t ≠ t Lorsque H5 est non respectée (non vérifiée), la matrice E(εε) est différente de 0, donc il y a autocorrélation des erreurs. Nous sommes en présence d’une autocorrélation des erreurs lorsque ces derniers sont liés par un processus de reproduction : - il y a autocorrélation positive et - autocorrélation négative 1-Sources d’une autocorrélation des erreurs - Absence d’une variable explicative importante dont l’explication résiduelle permettrait de minimiser les erreurs

introductive 49 D. PARTIE 2 SERIE TEMPORELLE 51 I. Présentation des objectifs de la section 52 II. FAITS Stylisés 53 1. Composante d’évolution déterministe à long terme de la série 53 2. Mémoire du processus : persistance des chocs (Hystérèse) et autocorrélation des valeurs de la série 53 3. Volatilité variable : clusters de volatilité 54 4. Leptokurtisme & fats tails : fortes probabilités de valeurs extrèmes 54 5. L’asymétrie négative (skewness 1, nous sommes en régression linéaire multiple (Multiple

nombre d‘observations ai = autocorrélations des retards i = 1.....12 Q suit une distribution du X2 à 12 degrés de liberté. 25.24’ 26.76’* 34.69*‘ 8.92 32.89** 20.94 20.67 Noie : Q Seri à déterminer si la valeur attendue des changements de prix successifs est indépendante de tous les changements antérieurs (pour une application, cf. Dooley et Shafer, 1983). La valeur critique de Q indique ia probabilité du rejet de ceite hypothèse. En cas de rejet, il y a autocorrélation. Période considérée : le‘

positive first-order autocorrelation. We dealt with this autocorrelation by incorporating lagged terms of the variables in equation (1). A Box-Jenkins analysis on the resulting residuals showed little or no residual autocorrelation. We then performed a Goldfeld-Quandt test to test for heteroskedasticity and found that the residual variance was related to the level of the one-year Treasury rates. To correct for this, we carried out a weighted least squares estimation on the autocorrelation-adjusted version

chronologique! Une série chronologique est en fait le résultat d’un processus stochastique (aléatoire) indexé en fonction du temps. Plusieurs problèmes sont propres aux séries chronologiques, notamment en raison de la corrélation entre les observations (autocorrélation) et de la possibilité de changement du processus générateur de données d’une époque à l’autre. Les sections qui suivent adressent la question de comment s’assurer que l’on peut travailler avec nos données chronologiques. 2.2 Stationnarité Pour