Série temporelle

procéder aux tests. ` ´ Introduction a l’Econometrie – p. 10/? Structure des données Il existe 3 types de données. Chaque type de données peut nécessiter des techniques économétriques particulières. Données “cross-section” ou transversales. Séries temporelles. Données de panel ou longitudinales. ` ´ Introduction a l’Econometrie – p. 11/? Données “Cross-section” Échantillon d’individus, ménages, firmes, ..., pris à un point du temps donné. Important : on peut souvent supposer que les obs. = échantillon

statistiques aux données empiriques issues de l'économie. Héritière à la fois des mathématiques, de l'économie et des statistiques, elle se fonde sur des modèles économiques qu'elle vient confronter à un ensemble de données observées (données de panel, série temporelle, etc.). L'économétrie vise à estimer les paramètres de ces modèles et à en véri er la validité. 1. Le modèle C'est la formalisation d'idées ou de théories sur les mécanismes économiques. Il revient à la théorie économique de spéci er le modèle

Notes sur l'analyse des séries chronologiques L'analyse d'une série chronologique consiste à étudier l'évolution de cette dernière pour pouvoir expliquer son comportement dans le temps. Le choix d'un modèle pour une série donnée, permet de faire des prévisions dont la qualité est très liée aux choix du modèle. La méthode de décomposition saisonnière permet de décomposer une série donnée en trois composantes : tendance, composante saisonnière et composante irrégulière. Cette méthode peut

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

a- déterminer la droite des moindres carrés qui ajuste la série chronologique ; b- calculer les valeurs de cette série ajustée, grâce à l’équation de la droite précédente ; c- faire le rapport entre les valeurs yi réellement observées et les valeurs yi ajustées ; d- calculer pour chaque période, le rapport moyen qui sera considéré comme le coefficient saisonnier de la période Exemple : Reprenons les données de la série précédente : Tableau des ventes trimestrielles ajustées |

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

SERIES TEMPORELLES ESTIMATION PARAMETRIQUE ET NON PARAMETRIQUE AVEC LE LOGICIEL R Mohamed BOUTAHAR 4 décembre 2007 1 1 Département de mathématiques case 901, Faculté des Sciences de Luminy. 163 Av. de Luminy 13288 MARSEILLE Cedex 9, e-mail : boutahar@univmed.fr Table des matières 1 Modèle de régression multiple 0.1 0.2 1 Hypothèse de normalité (conséquence) . . . . . . . . . . . . . . Prévision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 6 7 8 15 15 15 16 16 17 18

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

regression Séries chronologiques / Time series Séries chronologiques / Time series Séries chronologiques / Time series Révisions / Review EVALUATION Pondération 50% EXAMEN FINAL CONTROLE CONTINU 50% Détails Préciser le contenu Série d’exercices du type traité en cours Projet de groupe % Projet individuel % Présentation orale % Présence en cours % Participation % Autres : préciser % Mid-term test 40% - Petits contrôles 10% Détails MODALITES

S´eries temporelles Plan du cours Professeur Georges Bresson Universit´ e Paris II / SORBONNE Universit´ es Master I - Ing´enierie Economique et Statistique Master I - Monnaie-Finance-Banque Plan du cours Professeur Georges Bresson (Universit´ e Paris II S´ / eSORBONNE ries temporelles Universit´ es) 1 / 11 Plan du cours I - Processus al´ eatoires stationnaires I.1 - Introduction I.2 - D´efinition d’un processus al´eatoire I.3 - Fonctions d’autocovariance et d’autocorr´elation I.4 - Processus