Séries temporelles 1

Objectifs

Connaître les principaux modèles linéaires utilisés et leurs caractéristiques.rnSavoir estimer les paramètres des modèles et tester leur validité.rnReconnaître les caractéristiques principales d’une série temporelle en utilisant les outils graphiques usuels.rnSavoir conduire une démarche statistique complète: trouver des modèles adéquats, vérifier leur validité pour les données et faire des prévisions de valeurs futures.rnrnrn

Plan

1. Tendance, saisonnalité et filtrage linéaire.rn2. Processus stationnaires, autocovariance, autocorrélation.rn3. Processus ARMA, causalité, inversibilité, innovation, estimation.rn4. Méthode de Box-Jenkins, processus non-stationnaires (S)ARIMA, test de racine unitaire.rn• Prévision : meilleur prédicteur linéaire, lissage exponentiel. rn• Processus ARMAX.rn5. Introduction aux modèles ARMA vectorielsrn

Prérequis

Probabilités et statistique inférentielle