Descriptif
L'objectif de ce cours est de présenter les concepts fondamentaux de l'analyse des séries temporelles. A l'issue de ce cours, les étudiants pourront suivre des cours plus avancés sur la modélisation des séries temporelles. Les cours présenteront les principaux concepts des séries temporelles linéaires et les méthodes d'ajustement d'un modèle sur les données. Références: Brockwell, P.J. and R.A. Davis (1991) Time Series: Theory and Methods. 2nd Edition, Springer Brockwell, P.J. and R.A. Davis (2002) Introduction to Time Series and Forecasting, Springer Gouriéroux, C. and A. Monfort (1997) Time Series and Dynamic Models, Cambridge University Press, Cambridge Hamilton, J. D. (1994) Time Series Analysis, Princeton University PressObjectifs pédagogiques
A la fin du cours, l'étudiant devrait être capable de \- Calculer et interpréter un corrélogramme, discuter des concepts de stationnarité et de bruit blanc \- Dériver les propriétés probabilistes et statistiques des modèles de séries temporelles linéaires \- Choisir un modèle ARIMA approprié pour un ensemble de données donné et l'utiliser pour la prévision \- Traiter des séries temporelles multivariées et discuter des notions de cointégration et de causalité.
24 heures en présentiel
