Séries Temporelles

corrélées aux AUTRES : overspecification error 44 VI. les problèmes de spécifications du modèle 45 1. Sélection des variables 45 2. Erreurs de mesure 45 3. Relation fonctionnelle 46 VII. Conclusion de la partie 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

observation périodique yt manquante ytN= ytN+1+ ytN-12 , s’il s’agit d’une maturité absente. II. TESTS DE COINTEGRATION Deux séries I(d) sont dite cointégrée ‘sil existe une combinaison linéaire de ces séries qui soient I(d-1). Selon Engel et Granger (1987), si deux marchés sont efficients, il ne devrait exister aucune combinaison linéaire stationnaire des séries issues de ces marchés. D’un autre coté, l’existence d’une relation de cointégration entre les variables du modèle à partir duquel

brut (PIB) 18 2/ Le déficit commercial 19 3/ La part du marché des Etats-Unis du commerce global marocain : 20 CHAPITRE III La méthodologie de Box & Jenkins 21 I. concepts de base : 21 1 / Séries chronologiques 21 1.1/Définition 21 1.2/Objectifs de l’analyse des séries chronologiques 21 2/ Stationnarité : 22 2.1/Définition et propriétés : 22 2.2/Fonctions d’autocorrélation simple (ACF) et partielle (PACF) 22 2.3/Analyse des fonctions d’autocorrélation :

Chapitre 2 TECHNIQUES DE SERIES TEMPORELLES : LA METHODOLOGIE DE BOX ET JENKINS 2.1 Introduction L’analyse des séries temporelles est une branche de l’économétrie qui n’a pas pour objectif principal d’expliquer. Sans être exhaustif, on peut citer les objectives suivants, - la prévision - La décomposition(estimation de tendance et de variations saisonnières) - La détection et la modélisation des ruptures - La modélisation court et long-teme (concept de cointégration). Il existe plusieurs types de

Définition d’économétrie La régressions simple Le modèle de régression multiple Multicollinéarité et sélection du modèle optimal La violation des hypothèses Le modèles non linéaires Le modèles à décalages temporels Introduction aux modèles à équations simultanées Éléments d’analyse des séries temporelles La modélisation VAR Économétrie Francesco Quatraro – 2010/2011 2 Bibliographie • Régis Bourbonnais (2005) Econométrie, Dunos, Paris. • Le cours est control continu. Selon la disponibilité de

Limitation de la méthode 21 2.2.2 Lissage exponentiel double .22 2.2.2.1 Présentation 22 2.2.2.2 Propriétés de la méthode 22 2.2.3 Lissage exponentiel de Holt-Winters 22 2.3 Prévision par la méthode de Box & Jenkins .25 2.3.1 Concepts des séries chronologiques 25 2.3.1.1 Processus stochastique 25 2.3.1.2 Processus aléatoires stationnaires 25 2.3.1.2.1 Caractéristiques d'un processus aléatoire stationnaires ..26 2.3.1.3 Les opérateurs de Box & Jenkins 28 2.3.1.3.1 Les effets des opérateurs

d'accueil pour les séries statistiques (mensuelles, semestrielles, annuelles, sans dates ...) et les résultats de calcul. Dans la fenêtre proposée, il convient, soit de choisir la périodicité des données (la date de début et de fin pour les séries temporelles, sous le forme par exemple : 1997:08 ⇒ Août 1997, 1997 si les données sont annuelles), soit d’indiquer le nombre d’observations (séries UNDATED – pour les séries en coupe instantanée). Dans un WORKFILE ne peut figurer que des séries de même périodicité

le bouquet Canal Sat. Le groupe propose aussi des chaines gratuites. Les six chaines du premier bouquet sont : Canal+, Canal+ Cinéma, Canal+ sport, Canal+ Séries, Canal+ familly et Canal+ Décalé. Le deuximée bouquet Canal Sat contient trois autres bouquets : Canal Sat panorama qui regroupe plus de 100 chaines Canal Sat Séries Cinéma qui regroupe 38 chaines Le pack Canal sat Intégral qui est un regroupement des deux premiers bouquets Les Chaines gratuites : La chaine d'information

Modélisation des chroniques univariées par la méthodologie de Box-Jenkins Box and Jenkins (1976) ont évoqué une méthodologie relative à la modélisation les séries temporelles univariées au moyen des processus ARMA. Ces processus sont parcimonieux et constituent une bonne approximation de processus plus généraux pourvu que l’on se restreigne au cadre linéaire. Les modèles ARMA donnent souvent de bon résultats en prévision et ont bénéficié de la vague de doute quant à l’intérêt des gros modèles économétriques

1 §Chapitre IV :Les modèles ARCH & GARCH LES SÉRIES CHRONOLOGIQUES : L E S M OD È L E S A R C H & GARCH Chapitre préparer par :  DERRAB I YAS S INE  GH ELLAB KH ALID 1 Master économétrie appliquée à la modélisations et l’analyse des comportements micro & macroéconomiques | 2013 2 §Chapitre IV :Les modèles ARCH & GARCH PLAN §DES NOTIONS LA VOLATILITÉ L ’ HÉTÉROSCÉDASTICITÉ X LE TEST DE WHITE §CHAPITRE 1 : PRESENTATION DU MODELE ARCH §CHAPITRE 2 : PRESENTATION