| Titre : | Analyse des séries temporelles : applications à l'économie et à la gestion |
| Auteurs : | Régis Bourbonnais, Auteur ; Michel Terraza, Auteur |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Mention d'édition : | 4e éd. |
| Editeur : | Paris : Dunod, DL 2016 |
| Collection : | Éco sup. Manuel et exercices corrigés, ISSN 1637-6773 |
| Sous-collection : | Cours et exercices corrigés |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-10-074536-4 |
| Format : | 1 vol. (IX-354 p.) / 24 cm |
| Note générale : | Bibliogr. p. 345-352. Index |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | 519.55 |
| Catégories : |
[Agneaux] Cycles économiques > Modèles économétriques > Manuels d'enseignement supérieur [Agneaux] Séries chronologiques > Manuels d'enseignement supérieur |
| Résumé : | Cette 4e édition, mise à jour des développements les plus récents et enrichie d'une étude de cas récapitulative, traite de manière pédagogique les techniques – classiques et modernes – d'analyse des séries temporelles. Elle répond aux questions suivantes :• Quelles sont les méthodes de prévision des ventes ?• Que sont un lissage exponentiel et la méthodologie de Box-Jenkins ?• Comment procéder à l'analyse spectrale ?• Que sont les tests de racine unitaire et comment les utiliser ?• Pourquoi recourir aux processus ARFIMA ou ARCH ?À forte incidence mathématique, réputée technique, l'analyse des séries temporelles trouve des applications diverses en macroéconomie, finance, marketing...En complément du manuel, les séries statistiques et les programmes de traitement utilisés dans les exercices sont disponibles en ligne. |
| Sommaire : |
Introduction 1
Partie I L’analyse classique des séries chronologiques 3 1. L’analyse de la saisonnalité 7 I. La détection de la saisonnalité 7 A. La représentation graphique et le tableau de Buys-Ballot 7 B. Analyse de la variance et test de Fisher 9 C. La fonction d’autocorrélation 13 D. Le spectre 17 II. La sélection du schéma 18 A. La procédure de la bande 18 B. Le test de Buys-Ballot 19 III. Les méthodes de désaisonnalisation 20 A. Le principe de la conservation des aires 20 B. Cas d’une saisonnalité rigide 21 C. Cas d’une saisonnalité souple 37 2. Prévision d’une série chronologique 43 I. Prévision d’une chronique non saisonnière 43 A. Tests de détection d’une tendance 44 B. Analyse par régression 46 C. Le lissage exponentiel 49 II. Prévision d’une chronique saisonnière 65 A. Analyse par régression 66 B. Utilisation des coefficients saisonniers 66 C. Prévision par lissage exponentiel de Holt-Winters 71 Table des matières V 9782100745364-Bourbo-tdm.qxd 20/04/16 9:39 Page V Partie II Traitement des séries temporelles, réalisations de processus aléatoires 77 3. Procesus aléatoires stationnaires et processus ARMA 81 I. Définition d’un processus stochastique 81 II. Les processus stationnaires 82 A. Définition d’un processus stationnaire au sens strict : la stationnarité forte 82 B. La stationnarité d’ordre deux des processus : la stationnarité faible 83 C. Le processus Bruit Blanc (White Noise) 83 D. L’ergodicité 84 III. La fonction d’autocorrélation et la fonction d’autocorrélation partielle 85 A. La fonction d’autocorrélation 85 B. La fonction d’autocorrélation partielle 87 C. Analyse des fonctions d’autocorrélation 89 IV. La classe des processus aléatoires ARMA linéaires et stationnaires 94 A. Le théorème de décomposition de Wold 94 B. Propriétés de l’opérateur retard 96 C. Définition des processus ARMA 97 D. La stationnarité et l’inversibilité des processus 100 E. Les processus ARMA saisonniers 105 F. Les processus ARMA non saisonniers et saisonniers à la fois 106 4. Les processus aléatoires dans le domaine des fréquences 115 I. Filtrage linéaire d’un processus aléatoire 115 A. Définitions 115 B. La fonction de réponse impulsionnelle et la fonction de réponse en fréquence du filtre 116 C. Fonction de transfert, fonction de gain et fonction de phase du filtre 119 D. Exemples de filtres linéaires 121 II. Le spectre d’un processus aléatoire 130 A. Les théorèmes de représentation 130 B. Le spectre d’une série temporelle filtrée 132 C. Le spectre d’une chronique ou l’estimateur spectral 133 D. La lecture d’un spectre 137 E. L’analyse spectrale évolutive et les ondelettes 141 F. Le spectre d’un processus ARMA 144 VI ANALYSE DES SÉRIES TEMPORELLES 9782100745364-Bourbo-tdm.qxd 26/04/16 8:26 Page VI 5. Les processus aléatoires non stationnaires 153 I. Description des processus TS et DS 7. L’estimation, les tests de validation et la prévision des processus ARMA 239 I. Le problème de l’estimation 239 A. Détermination et estimation de la vraisemblance des processus ARMA 240 B. Les méthodes d’estimation 241 II. Les tests de validation 243 A. L’analyse des racines 243 B. Le test de Student des paramètres 243 C. Le coefficient de détermination 244 D. Les tests sur les résidus de bruit blanc normal 244 E. Les critères de comparaison de modèles 252 III. La prévision 255 A. Les transformations de départ 255 B. Calcul du prédicteur 256 IV. Synthèse de la procédure et exercices d’application 260 8. Processus à mémoires longues et processus non linéaires 281 I. Processus ARFIMA et processus chaotiques 281 A. Les processus ARFIMA 282 B. Les processus chaotiques 293 II. Les modèles ARCH : présentation générale 299 A. Modèle de régression de type ARCH 301 B. Test d’un modèle de type ARCH 304 C. Procédure d’estimation et prévision 305 D. Processus de type GARCH 310 E. Autres processus : variantes des processus ARCH 314 Étude cas récapitulative 321 I. Analyse de la saisonnalité 321 A. Tableau de Buys-Ballot 321 B. Variables dichomatiques 323 C. Analyse spectrale 323 II. Prévision par lissage 324 A. Lissage double 324 B. Modèle de Holt 325 VIII ANALYSE DES SÉRIES TEMPORELLES 9782100745364-Bourbo-tdm.qxd 20/04/16 9:39 Page VIII III. Prévision par la méthodologie de Box-Jenkins 326 A. Analyse des propriétés stochastiques 326 B. Recherche de la représentation ARIMA 330 IV. Comparaison des méthodes de prévision 334 Liste des exercices 337 Tables statistiques 341 Bibliographie 345 Index 353 |
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