Séries Temporelles

Chapitre 7 Les modèles ARMA(p,q) 7.1 Le modèle AR(1) yt = δ + φyt−1 + ǫt où t = 2, ... , T (7.1) Le modèle AR(1) que nous connaissons intimement permet de capter l’évolution d’un nombre surprenant de séries chronologiques ... mais doit quand même baisser pavillon dans des situations un peu plus complexes. Il y a des limites à la simplicité : l’évolution de yt ne dépend pas toujours de sa seule valeur à la période précédente ! Une généralisation possible consiste alors à introduire des retards

ventilation s’opère en fonction des buts poursuivis par la direction. Chapitre IV : Méthodes d'extrapolation des ventes passées : Les méthodes les plus utilisées sont : - La méthode des moyennes mobiles, - Les méthodes des moindres carrés, - Les séries chronologiques. Ces méthodes reposent sur l'hypothèse implicite que l'avenir n'est que la reproduction du passé, et de ce fait elles ne peuvent pas rendre compte des ruptures demeurant très difficile à anticiper. Section 1 : Méthode des moyennes

Série temporelle : Au cours d’une période. * Série en coupe instantanée : A un moment donné, on classe les ménage par niveau de revenus A-t-on les mêmes résultats avec les deux méthodes ? -> série temporelle à court terme : On retrouve une forme affine -> Pour des séries temporelles à long terme (décennies) : la fonction de consommation à une forme linéaire. Pour les séries en coupe instantanée on obtient une fonction affine mais avec une pente différente que pour les séries temporelles

SERIES CHRONOLOGIQUES Cours Semestre 2 DUT STID – IUT Paris 5 PARTIE I : VOCABULAIRE DES SERIES CHRONOLOGIQUES 1. Définitions Une série chronologique { y t }t  T est une suite d'observations indexées par un ensemble ordonné T ={t 1, t 2, ... , t n } . Remarque 1 : Une série chronologique se définit aussi comme une série statistique bidimensionnelle t , y t  avec t  T , où la première composante du couple t est le temps et la deuxième composante est une variable numérique y t prenant

S´ries temporelles : r´gression, mod´lisation ARIMA(p,d,q), et e e e mod´lisation espace-´tat e e 29 juin 2006 Enseignant : Florin Avram Objectif : L’interpolation : pr´vision ”ponctuelle, d´terministe”, et la r´gression : d´marche e e e e ”statistique” plus complexe, qui va au dela de l’interpolation en analysant les r´sidus et en produie sant des intervales des confiance, sont parmi les m´thodes les plus importantes dans les math´matiques e e et statistiques appliqu´es. On les utilise par exemple

génériques XVII- Généralités Fonctions d’analyse statistique disponibles Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres packages de méthodes statistiques sont disponibles, distribués avec R ou à télécharger. Exemples : class : fonctions

Etude du cours Bouygues Chargé de Projet : Régis BOURBONNAIS BLANCHON Léa Maîtrise d’Economie Appliquée Groupe 1 I. INTRODUCTION a) Le Groupe Bouygues b) La Série Temporelle c) La Problématique II. L’ANALYSE STATISTIQUE DE LA SERIE a) Les Statistiques Descriptives b) La Représentation Graphique c) Le Corrélogramme III. L’EXAMEN DE LA STATIONNARITE a) Les Tests de Dickey-Fuller simple et Augmenté b) Le

données microéconomiques. De…nition 1 Un échantillon aléatoire est un ensemble de variables aléatoires indépendantes et de même distribution. (2) Des séries temporelles: journalières, hebdomadaires, mensuelles, trimestrielles, ... Ces données sont souvent macroéconomiques et ne constituent pas, en général, un échantillon aléatoire. (3) Des séries temporelle de données transversales. (4) Des données de panel. 1.4 Principal objectif d’ une étude économétrique Le principal objectif d’ une étude empirique

génériques XVII- Généralités Fonctions d’analyse statistique disponibles Package « stats » : contient les fonctions d'analyse statistique classiques (tests d’hypothèses classiques, modèles linéaires, distributions, résumés statistiques, séries temporelles, analyses multivariées). Il est chargé au démarrage. Accessibles avec library(help="stats") Packages spécifiques : d'autres packages de méthodes statistiques sont disponibles, distribués avec R ou à télécharger. Exemples : class : fonctions

de politique économique, est la représentation simplifiée d’un objet d’étude, liée à un corps d’hypothèses théoriques. Un constituant essentiel d’un modèle économétrique est la visée prédictive. Prédiction au sens temporel d’abord (on dit aussi prévision). Ainsi sur des séries temporelles, le modèle doit permettre, sur la base des valeurs connues au temps t, de prédire les valeurs des variables au temps t+1. Prédiction au sens large ensuite : à partir de ce qu’on connaît, on cherche à se prononcer