Descriptif
Ce cours est une introduction à l'analyse de séries temporelles. Une série temporelle est une suite d’observations indicées par le temps pour lesquelles l’ordre d’acquisition a donc une importance particulière, par exemple la suite du cours en bourse d'une matière première, la consommation électrique française, les données climatiques etc. L’objectif du cours est d’acquérir les notions mathématiques de base ainsi que les outils logiciels permettant l'analyse de ce type de données.
Objectifs pédagogiques
Être capable, à partir de la connaissance des grandes étapes de la modélisation des séries chronologiques -- spécification du processus, estimation du modèle, validation et prévision -- de:
- décomposer une série chronologique (tendance, saisonnalité, bruit);
- modéliser et identifier des séries stationnaires linéaires à l’aide de processus ARMA;
- estimer des processus ARIMA et SARIMA;
- prédire de nouvelles observations et leur variabilité dans le cadre de ces modèles.
- décomposer une série chronologique (tendance, saisonnalité, bruit);
- modéliser et identifier des séries stationnaires linéaires à l’aide de processus ARMA;
- estimer des processus ARIMA et SARIMA;
- prédire de nouvelles observations et leur variabilité dans le cadre de ces modèles.
21 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenProgramme détaillé
- Introduction à la manipulation de série temporelle avec R
- Lissage exponentiel
- Tendance et saisonnalité
- Analyse et modélisation de séries stationnaires, Processus AR, MA
- Analyse et modélisation de séries stationnaires, ARMA
- Processus ARIMA et SARIMA
- Examen écrit: sujet+corrigé
