Séries Temporelles

COURS DE SERIES TEMPORELLES THEORIE ET APPLICATIONS VOLUME 1 Introduction à la théorie des processus en temps discret Modèles ARIMA et méthode Box & Jenkins ARTHUR CHARPENTIER arthur.charpentier@ensae.fr DESS Actuariat & DESS Mathématiques de la Décision Séries temporelles : théorie et applications Arthur CHARPENTIER Contents 1 Introduction et notations 1.1 Approches temps/fréquences : un peu d’histoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Analyse harmonique .

Partie 1 : Généralités sur les séries chronologiques Définition d’une série temporelle Représentation graphique La décomposition d’une série chronologique Les modèles de composition des trois composantes Partie 2 : Les procédés de décomposition des séries chronologiques Introduction Détermination du trend Dessaisonalisation Les prévisions Etude descriptive (empirique) d’une série temporelle La théorie des séries chronologiques (ou temporelles) abordée dans ce cours est appliquée

d’Economie Appliquée Cours de Tronc Commun Econométrie Appliquée Séries Temporelles Christophe HURLIN Chapitre 2. UFR Economie Appliquée. Cours de C. Hurlin 2 Chapitre 2 Tests de Non Stationnarité et Processus Aléatoires Non Stationnaires Chapitre 2. UFR Economie Appliquée. Cours de C. Hurlin 3 Dans le premier chapitre, nous avons vu qu’une des première étape de la démarche de modélisation d’une série temporelle consiste à vérifier la stationnarité du processus générateur de données

Aspect théorique des séries temporelles Chapitre 2 Aspect théorique des séries temporelles Introduction L’analyse des séries chronologiques fait l’objet de développements nombreux et récents notamment en économie, son utilité apparait lorsque l'on cherche à analyser, comprendre ou encore prévoir un phénomène évoluant dans le temps. Le but est donc de tirer des conclusions à partir des séries observées. Nous avons fait appel à une des méthodes utilisées en séries temporelles qui est la méthode

CHAPITRE 1 DECOMPOSITION EMPIRIQUE DES SERIES TEMPORELLES SÉRIES TEMPORELLES Une série temporelle, notée Yt est une suite d’observations à des dates données indexées par un ensemble d’indices {t1,…,tN}. La série peut présenter une périodicité (jour, mois, trimestre, année,…) ou non. 2 1 SÉRIES TEMPORELLES Exemples La variable étudiée peut être de nature : – Macroéconomique : le PIB , l’inflation – Microéconomique : les ventes d’une entreprise, le revenu d’un individu – financière

ASSOUDOU GENERALITES SUR LES SERIES CHRONOLOGIQUES I) Présentation d’une série temporelle 1) Quelques définitions • Une série chronologique (s.c), temporelle ou encore une chronique (xt)t=1,··· ,n, est une suite de n observations numériques d’une variable mesurable au cours du temps. • Elle se définit aussi comme une série statis- tique à deux variables (t, xt) où la première composante du couple est le temps et la deuxième est une variable numérique prenant ses valeurs aux instants t

Fiches de TD - SERIES TEMPORELLES Professeur Georges BRESSON 1ère Année Master Sciences Economiques Mention Ingénierie Economique et Statistique et Mention Monnaie et Finance Année Universitaire 2009-2010 1 TD-1. Processus stationnaires 1. Calculer l’espérance, la variance, la covariance et l’autocorrélation des processus suivants. Conclure sur leur stationnarité et inversibilité. (a) xt = εt − εt−1 (c) xt = xt−1 + εt (d) xt = φ1 xt−1 + εt − θ1 εt−1 . 2. Soit un processus aléatoire

On measuring correlation of financial time series with high-frequency data WCDM04, Torino, 9-10 January 2004 Roberto Ren` o reno@unisi.it Dipartimento di Economia Politica, Universit` di Siena a January 2004 – p.1/18 Introduction Measuring linear correlation among assets is crucial in financial applications (e.g. Markovitz theory). The last decade witnessed the advent of high-frequancy data. High frequency data are very peculiar: Unevenly sampled Microstructure effects Huge quantity

Séries chronologiques M1 Statistique et économétrie TD 5 - modélisation de séries temporelles V. Monbet Partie 1 - Modèle Garch Le fichier SP_1993_2006.tex contient l’évolution de l’indice SP500 de 1993 à 2006. SP = read.table(SP_1993_2006.tex",header=TRUE, sep=",") head(SP) strDate = as.character(SP$X.Date) dates=as.Date(strDate,"%Y%m%j") X = SP$Adj.Close plot(dates,X,typ="l") 1. Calculer et tracer le rendement de l’indice ie rt = (xt − xt−1)/xt−1. 2. Estimer la variance du rendement rt en considérant

UNIVERSITE PARIS DAUPHINE / PARIS 2 PANTHEON-ASSAS MASTER 272 IEF / ISF Réseaux de neurones et séries temporelles : Une application au taux de change Euro/Dollar Arnoult Nicolas & Issaad Réda, 2011 RÉSUMÉ. Ce papier présente des modèles de réseaux de neurones appliqués aux séries temporelles. Nous montrons comment cette technique permet de capter la non linéarité des séries financières et macroéconomiques en prenant l’exemple du taux de change Euro/Dollar. Nous expliquons une méthode permettant