Cours sur les Séries Temporelles : Théorie et Applications Pratiques
Ce cours sur les séries temporelles propose une exploration approfondie des principes théoriques et de leurs nombreuses applications. Les séries temporelles sont essentielles en statistique pour analyser et prédire des données collectées sur une période. Découvrez les méthodes de lissage, les modèles ARIMA, ainsi que des études de cas concrets dans divers domaines tels que la finance, la climatologie et le marketing.
Analyse des données - Séries temporelles- 1. Définition des séries temporelles
- 2. Importance de l'analyse des séries temporelles
21 sept 2020 · une série temporelle ou série chronologique est une suite formée d'observations au cours du temps l'analyse des séries temporelles est un
- 3. Méthodes de décomposition des séries
- 4. Modèle ARIMA et étapes de mise en œuvre
- 5. Techniques de lissage exponentiel
- 6. Identification de saisonnalité et de tendances
- 7. Analyse des résidus
- 8. Applications dans le secteur financier
- 9. Études de cas en climatologie
- 10. Utilisation en marketing et prévisions de vente
- 11. Logiciels et outils utilisés pour l'analyse
- 13. Interprétation des résultats
- 14. Perspectives d'avenir en analyse des séries temporelles.
Nous donnons ici quelques définitions et des éléments de la théorie des séries chronologiques nous appelons de mani`ere indifférente suite de variables
Comment modéliser une série temporelle ?
Dans une optique de prévision des séries temporelles, il est souvent possible de modéliser la série par un arma après avoir di érencié la série. par exemple une série du type xt a bt ut aura ses di érences premières (1 b)xt stationnaires et on peut essayer d’ajuster un arma sur les di érences.
Qu'est-ce que les séries temporelles multivariées ?
Les séries temporelles multivariées (qui correspondent à l’observation simultanée de plu-sieurs séries temporelles à valeurs réelles) mettent en évidence les e ets de corrélation et de causalité entre di érentes variables.
