exercices corrigés stationnarité


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PDF 2A 2019–2020 Séries temporelles : Exercices ENSAI

Exercice 4 : Soit (εt)t∈Z un bruit blanc de variance σ2 > 0 Etudier la stationnarité faible des processus suivants : 1) Yt = εt cos(ωt) + εt−1 sin(ωt) où 

PDF Examen du 10/03/2020 corrigé

10 mar 2020 · Exercice 1 (/3) Soit Zt un processus stationnaire de moyenne nulle et de fonction d'autocovariance γ Soit mt une tendance et st une 

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Exercice 1 2 (Stationnarité et stationnarité stricte) Soit X une variable aléatoire de loi gaussienne N(01) et Y = X1U=1 − X1U=0 où U est une variable 

PDF Renforcement Séries Chronologiques

Exercice 1 Le but de cet exercice est de montrer que la somme de deux processus stationnaires n'est pas nécessairement stationnaire

PDF Signaux aléatoires Travaux dirigés 2 Durée : 1 h 15

1- Montrer que x(t) est stationnaire au sens large 2- Montrer que le processus est `a moyenne et `a corrélation ergodiques Exercice 5 : On définit une 

PDF TD de Séries Temporelles

1) A quelle condition le processus (Xn) est-il stationnaire ? 2) Etudier la stationarité de Yn = Xn − Xn−1 Page 2 Ex 

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Comment montrer qu'un processus est stationnaire ?

La représentation graphique et le tableau de Buys-Ballot. L'analyse graphique d'une chronique suffit, parfois, pour mettre en évidence une saisonnalité.
. Néanmoins, si cet examen n'est pas révélateur ou en cas de doute, le tableau de Buys-Ballot permet d'analyser plus finement l'historique.

Comment détecter la saisonnalité ?

Méthode de la bande : celle passant par les maxima. ? Si ces 2 droites sont à peu près parallèles : le modèle est additif. ? Si ces 2 droites ne sont pas parallèles : le modèle est multiplicatif.

Comment représenter le graphique d'une série chronologique ?

Séries chronologiques : introduction Lorsque l'on représente la série initiale et la moyenne mobile d'ordre 4 sur le même graphique on constate que la courbe des moyennes mobiles représente la tendance.
. On peut interpréter cette courbe comme la moyenne trimestrielle des ventes de l'année qui entoure chaque valeur.










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


Correction - Paris School of Economics

stationnarité de la série Ce test prend en compte l’autocorrélation des erreurs via retards sur variable endogène En effet, le test permet de détecter l’existence d’une tendance et de déterminer la bonne manière pour stationnariser la série Les 3 modèles sont présentés ci-dessous: ∆X t=φX t−1 + p Q j=1 φ j∆X t−j+ε


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3 En déduire une conclusion générale quant à la stationnarité des processus MA 4 Expliquez pourquoi l’hypothèse d’inversibilité est souvent requise dans l’étude des processus linéaires stochastiques Identifiez parmi les quatre processus précédents, ceux pour lesquels, la vérification de cette hypothèse n’a pas de sens


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CHAPITRE 2 Modeles VAR, mod` eles VAR structurels` Michel LUBRANO March 17, 2008 Contents 1 Introduction 2 2 Introduction aux modeles VAR stationnaires` 2


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Séries temporelles : théorie et applications Arthur CHARPENTIER 1 1 La notion de causalité 1 1 1 Dépendence stochastique Dépendance à partir les lois conditionnelles : information de Kullback On peut dé nir l’information de


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