Séries Temporelles

1 La régression sur données de panel I. Définition Les données utilisées en économétrie sont le plus souvent des séries chronologiques, tel le nombre de naissances enregistrées par an dans le département de la Mayenne de 1953 à 2007. On peut à l'inverse disposer de données concernant une période donnée, dites en coupe instantanée, tel le nombre de naissances enregistrées en 1971 dans chacun des départements français. Les données de panel, ou données croisées, possèdent les deux dimensions précédentes

Introduction aux S´ries temporelles e Yves ARAGON aragon@cict.fr Septembre 2004 1 Table des mati`res e 1 Pr´liminaires sur les s´ries temporelles e e 1.1 Exemples de s´ries temporelles . . . . . . . . e 1.2 Objectifs de l’analyse d’une s´rie temporelle e 1.3 Tendance. Saisonnalit´. R´sidus . . . . . . . e e 1.4 Notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Contenu de ce cours . . . . . . . . . . . . . 6 6 7 9 10 10 11 11 12 13 14 18 18 18 19 20 20 21 21 22 23 27 27 27 28 29 31

des parallélismes et des oppositions entre différentes classes de consonnes et de voyelles, groupées les unes et les autres en raison de la nature et du nombre des traits distinctifs qui les constituent. Chaque vers se trouve ainsi décomposé en séries d'occlusives, de liquides, de fricatives..., puis de labiales, de dentales..., de voyelles fermées, ouvertes, arrondies, nasales, etc. Les rapports entre les éléments de ces séquences sérielles sont multiples étant donné que chaque son, du fait

l’intérêt d’un grand nombre de chercheurs pour l’analyse et la prévision des séries temporelles dans divers domaines. Dans ce chapitre, nous étudions les modèles autorégressifs linéaires (VAR) et le modèle à correction d’erreur. L’intérêt de VAR est de proposer un modèle de formation des anticipations de taux d’inflation. La deuxième approche s’appuie sur le modèle à correction d’erreurs, valide pour analyser des séries de taux d’intérêt non stationnaire. 1. Revue de littérature :

n’est pas un effet de substitution, c’est uniquement un effet revenu). Th e lin ke di La fonction keynésienne sous sa forme linéaire C = cY + C0 a été testée de deux manières : sur des séries temporelles à partir des données des comptes nationaux et sur des coupes instantanées. Dans le cas des séries temporelles on cherche la corélation entre le revenu et la consommation pour des années successives. Si la relation est vérifiée à court terme par exemple de 1965 à 1974 la liaison est vérifiée et la

 Traitements préalables sur les séries statistiques : Présenté par : Gahaz Taha, Bathenay Imrane. Plan : -Introduction : Partie I : Traitements sur les séries chronologique -Définition : -Composantes d’une série chronologique - modèles déterministes -Choix de modèles - Correction des variables saisonnières -Passage d’une série en valeur à une série en volume -Les indices Partie II : Traitements sur les séries en coupe transversale -introduction : Les économistes

progressif ; aspect inchoatif...) Valeur fondamentale d'un temps verbal = valeurs temporelles + aspectuelles Valeurs associées : valeurs indiquées par le contexte ou la situation Valeur particulière : valeur stylistique (emploi volontaire d'un temps avec une valeur inhabituelle) Valeur modale (pour marquer le point de vue du locuteur : donner un ordre par exemple) 1°) Valeurs du présent : Le présent a une valeur temporelle instable puisqu'il est en perpétuelle évolution. Valeur fondamentale : Évoque

en fonction de leurs points forts respectifs (les rendements croissants s’appliquent ici, il est en général assez simple de passer de l’un à l’autre). Parmi les logiciels les plus connus : – E-views. Très convivial, assez performant pour les séries temporelles, mais rapidement limité et peu flexible en ce qui concerne la programmation et certains modèles complexes. – Excel. On peut faire de l’économétrie avec Excel. Toutefois, pour aller au delà des MCO, cela impose de la programmation VB assez lourde

cointégration (en anglais « Vector Error Correction Model (VECM) ». Evolution de court terme et de long terme, lorsque les séries temporelles affichent une non-stationnarité Bien des séries temporelles en économie présentent une tendance à croître avec le temps. Si l’on établit des comparaisons (par exemple des analyses de corrélation ou de régression) entre les niveaux des séries ou à l’aide des taux de variation, on obtient souvent des informations partielles, si ce n’est faussées par l’évolution

Business Analytics IBM SPSS Modeler Professional • • d’une interface graphique intuitive sans compromettre la performance du data mining. Les algorithmes pris en charge incluent désormais la régression logistique, Naïve Bayes, les séries temporelles et la fonction à base radiale (RBF). Grâce à des options d’accès DB2 supplémentaires, comme la compression et le partitionnement, les organisations n’ont aucun mal à exploiter pleinement les sources de données à forte volumétrie. L’exploration