[PDF] INTRODUCTION AUX SÉRIES TEMPORELLES

Econométrie Appliquée Séries Temporelles

tion d’une série temporelle consiste à vérifier la stationnarité du processus générateur de données Généralement, on se limite à véri fier la stationnarité faible ou stationnarité du second ordre Nous allons à présent étudier de façon de plus précise ce qu’est un processus non stationnaire

INTRODUCTION AUX SÉRIES TEMPORELLES

venird’une série temporelle Lorsquecela sera possible, nous donneronsdes intervalles de prévisions, afin de pouvoir apporterune informationquant à la précision de la prévision Pour ce faire, il existe un large choix de modèle utilisable :

Modélisation de séries stationnaires

0 50 100 150 200-2-1 0 1 2 Index y 0 5 10 15 20 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0 Lag ACF Corrélation et auto-corrélation partielle Lorsque l’on s’intéresse à caractériser les dépendances d’au moins 3 variables aléatoires, il est nécessaire

Introduction à l’Étude des Séries Temporelles

En écologie, une série temporelle souvent citée en exemple est celle du nombre de lynx capturés au Canada de 1821 à 1934 et dont la représentation est donnée par la Figure2

Séries temporelles - univ-amufr

Une série linéaire dépendant du temps n’est pas stationnaire Elle peut-être stationnarisée par différentiation y t =α 0 +α 1 t +ε t t t t 1 t t 1 1 ⇔∇1 y = − ε +α − − la série {ε t} étant stationnaire => la série {∇ 1 y t} est stationnaire Si le modèle linéaire est un polynôme de degré p => différentiation d

Introductionauxsériestemporelles - CEREMADE

Exercice 3 (Construction d'un processus stationnaire) Soient U une variable aléatoire sur T = [ ; ) de loi P U, et Z une variable aléatoire réelle, indépendante de U, de carré intégrable et centrée On pose X t = Z exp( itU ); t 2 Z : 1 Montrer que (X t)t2 Z à valeurs dans C est stationnaire centré

Tendance,stationnarité, autocovariance,opérateurretard

2/45 1 Tendance,stationnarité,autocovariance,opérateurretard temps température 1920 1925 1930 1935 1940 30 40 50 60 année passagers 1950 1952 1954 1956 1958 1960

COURS DE SERIES TEMPORELLES THEORIE ET APPLICATIONS

COURS DE SERIES TEMPORELLES THEORIE ET APPLICATIONS VOLUME 1 Introduction à la théorie des processus en temps discret Modèles ARIMA et méthode Box & Jenkins

Introduction à la manipulation de série temporelle avec R