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Modélisation des séries temporelles Master Statistique et

Comment modéliser une série temporelle ?
AR.
Une première modélisation des séries temporelles peut se faire en utilisant le modèle AR ou auto-régressif.
Ce modèle vise à prédire la valeur de notre série temporelle en un instant t à l'aide d'une somme sur les p instants précédents.
Pourquoi utiliser les séries temporelles ?
L'objectif principal de l'analyse d'une série temporelle est la prévision de ses futures réalisations.
Afin de réaliser cet objectif, une premiére étape de modélisation de la série est nécessaire.
Quand utiliser un modèle ARIMA ?
La méthode ARIMA n'est appropriée que lorsque la série chronologique est stationnaire (c'est-à-dire que les moyennes, variances, et autocorrélations doivent être sensiblement constantes au cours du temps).
Il est également recommandé d'avoir au moins 50 observations dans le fichier de données.
on repère la source du graphique, la variable représentée et son unité ; on analyse l'évolution générale sur l'ensemble de la période (augmentation, diminution, stagnation) ; on relève les principales phases de cette évolution : période d'augmentation, de diminution, intensité (hausse forte, diminution lente, etc.).

Comment modéliser une série temporelle ?