Séries temporelles

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Séries temporelles

Objectifs

Lorsque des données sont observées à intervalle de temps régulier, un traitement statistique particulier s’impose. L’objectif de cours est essentiellement de construire des outils afin de modéliser ces observations et de faire de la prévision. Les séries temporelles apparaissent dans de nombreux domaines tels que la médecine, la biologie, l’écologie, la météorologie, la géophysique, la démographie, l’ingénierie, l’économie, la finance, . . .

Volume horaire

  • CM : 19.5
  • TD : 19.5

Examens

Première session

Deuxième session

Contrôle continu : 30%

Examen terminal : 70%

Durée de l'examen terminal : 2 heures

Examen : 100 %

Durée de l'examen  : 2 heures

Syllabus

1. Introduction : objectif et méthodologie, modèles de base, statistiques descriptives.

2. Filtres linéaires.

3. Modèles ARMA, ARIMA et SARIMA : stationnarité, définition et propriétés.

4. Statistique des processus ARMA : méthodologie de Box- Jenkins.


Références :
Azencott R. and Dacunha-Castelle D. (1984), Séries d’observations irrégulières : modélisation et prévision, Techniques Stochastiques. Masson.

Brockwell P.J. and Davis R.A. (2002), Introduction to time series and forecasting. Springer Texts in Statistics. Springer.

Gouriéroux C. and Monfort A. (1999), Cours de séries temporelles, Economica.

En bref

Crédits ECTS 4

Nombre d'heures 39

Niveau d'étude BAC +4

Contact(s)

Composante

Contact(s) administratif(s)

Secrétariat de Mathématiques - Brigitte GAUBERT

Email : brigitte.gaubert @ univ-pau.fr

Lieu(x)

  • Pau