econometrie des series temporelles pdf

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Qui a écrit l'économie des séries temporelles ?
ECONOMETRIE DES SERIES TEMPORELLES Hélène Hamisultane To cite this version: Hélène Hamisultane. ECONOMETRIE DES SERIES TEMPORELLES. Licence. France. 2002. cel- 01261174 ECONOMETRIE DES SERIES TEMPORELLES Hélène Hamisultane
Qu'est-ce que la modélisation des séries temporelles ?
Une approche générale de la modélisation des séries temporelles. Dans un premier temps on trace la série des données et on repère ses principales caractéristiques. On regarde en particulier si on décèle une tendance une composante saisonnière une ou des ruptures dans le comportement de la série une ou des observations aberrantes.
Comment décrire le comportement des séries temporelles univariées ?
Le but est d’introduire la notion de processus temporel et plus particulièrement la classe des processus ARMA qui sont particulièrement utiles pour décrire le comportement des séries temporelles univariées. En second lieu, nous s’intéressons à l’étude de plusieurs séries conjointement selon une modélisation VAR.
Comment calculer la relation entre deux séries temporelles ?
II/ ETUDE MULTIVARIEE : MODELISATION DE LA RELATION ENTRE DEUX SERIES TEMPORELLES : II.1/ Séries non stationnaires, cointégration et modèle à correction d’erreur (MCE) Soient yt~> I(1), xt~> I(1) , xtet ytsont indépendants, si on estime à l’aide des MCO le modèle suivant : yt= axt + b + εt on obtient : yt- axt - b = εt~> I(1).

Traitement des séries temporelles : Cas pratique sur Eviews.

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Comment analyser des séries temporelles ?
Prédire avec le lissage exponentiel. Les méthodes de lissage exponentiel permettent de prédire une série temporelle seule, c'est-à-dire sans prendre en compte des variables indépendantes. Elles se basent sur l'idée que les valeurs les plus récentes devraient avoir le poids maximal pour déterminer les prédictions.
Comment modeliser une série temporelle ?
Modélisation de série temporelle
Une fois la série simplifiée on utilise un algorithme de machine learning, ici on utilisera un modèle linéaire. La dernière étape consiste à inverser les transformations pour remettre les prédictions dans le même contexte que la série initiale.
C'est quoi un processus TS ?
Les processus TS (Trend Stationary) caractérisés par une non stationnarité de nature déterministe, et les processus DS (Difference Stationary) présentant une non stationnarité de nature stochastique. Dans le cas de processus TS, les données suivent une tendance qui a une fonction définie (linéaire, quadratique, etc.).
Mathématiquement une série temporelle c'est une série de données indexée par le temps. L'analyse et la prédiction de ces séries sont donc d'un intérêt primordial pour certaines industries ou secteurs d'activités car concrètement prédire une série temporelle c'est prédire le futur.

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Comment analyser des séries temporelles ?

Pour vérifier si la variance d'une série temporelle est constante, on peut avoir recours aux tests d'hétérogénéité tels que les tests de Breusch-Pagan ou de White.
. Ces tests sont par ailleurs souvent exécutés sur les résidus d'un modèle de régression pour tester l'hypothèse d'homoscédasticité.

Comment modeliser une série temporelle ?

Modélisation de série temporelle Une fois la série simplifiée on utilise un algorithme de machine learning, ici on utilisera un modèle linéaire.
. La dernière étape consiste à inverser les transformations pour remettre les prédictions dans le même contexte que la série initiale.

Qu'est-ce qu'une variable temporelle ?

La variable temporelle, évidemment fondamentale pour une étude historique, posait deux difficultés.
. La première, inhérente à toute utilisation historique d'une base de données, concernait le codage d'informations temporelles qui pouvaient être des dates précises ou des périodes continues ou discontinues.

Pourquoi les séries temporelles ?

Mathématiquement une série temporelle c'est une série de données indexée par le temps.
. L'analyse et la prédiction de ces séries sont donc d'un intérêt primordial pour certaines industries ou secteurs d'activités car concrètement prédire une série temporelle c'est prédire le futur.

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