Download or read book Methode d analyse des series temporelles written by Bruno Nullau and published by . This book was released on with total page 28 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Analyse des s ries temporelles en conomie written by Régis Bourbonnais and published by FeniXX. This book was released on 1998-01-01T00:00:00+01:00 with total page 302 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Quelles sont les nouvelles méthodes d'analyse des séries temporelles ? Comment stationnariser une chronique ? Qu'est-ce qu'un lissage exponentiel ? Comment interpréter un corrélogramme et un spectre ? Ce livre répond aux questions concernant les différentes méthodes d'analyse de séries temporelles : les méthodes standards de traitement des séries temporelles (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel) puis les techniques plus modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, modèles ARIMA, modèles ARCH...). Les applications de ces techniques sont multiples et concernent des disciplines très diverses : prévision macroéconomique, finance, marketing, etc. Les auteurs ont voulu, par une alternance systématique de cours et d'exercices, répondre à un besoin pédagogique qui est de mettre rapidement en pratique les connaissances théoriques et, ainsi, d'utiliser de manière opérationnelle les acquis du cours. La correction des exercices est illustrée par l'utilisation de logiciels. Un site internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement. Ce livre s'adresse aux étudiants (Sciences économiques, Gestion, Écoles de Commerce et d'Ingénieurs...) ainsi qu'aux praticiens de l'économétrie des séries temporelles (économiste d'entreprise, chercheurs...) qui, confrontés à des problèmes d'analyse de séries temporelles, trouveront les réponses pratiques aux différentes questions qu'ils peuvent se poser.

Download or read book S ries temporelles et mod les dynamiques written by Christian Gourieroux and published by FeniXX. This book was released on 1995-01-01T00:00:00+01:00 with total page 667 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce livre est une présentation synthétique des méthodes d'analyse des séries temporelles, et de leurs utilisations en économétrie. Les méthodes classiques, comme la dé-saisonnalisation ou la prévision fondée sur des modèles ARIMA, sont étudiées en détail. Il en est de même des problèmes plus récents, comme la causalité, l'exogénéité, la co-intégration, les tests de racine unité, les processus fractionnaires, les anticipations... Enfin, les techniques issues de l'automatique, comme le filtrage et le lissage de Kalman, sont également décrites et utilisées pour la modélisation des séries économiques. Des exercices - et une bibliographie - sont disponibles pour chaque chapitre. La deuxième édition intègre, en particulier, les développements récents de l'économétrie des processus non stationnaires.

Download or read book Analyse des s ries temporelles written by Régis Bourbonnais and published by . This book was released on 2004 with total page 318 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce livre traite de manière pédagogique l'ensemble des méthodes - classiques et modernes - d'analyse des séries temporelles et répond aux questions suivantes : Comment élaborer des prévisions de ventes ? Comment interpréter un corrélogramme et un spectre ? Qu'est ce qu'un lissage exponentiel ? Comment procéder aux tests de racine unitaire ? Qu'est ce qu'un processus ARMA et la méthodologie de Box-Jenkins ? Pourquoi recourir aux processus ARFIMA de mémoire longue ? Comment détecter un processus ARCH ? L'ouvrage aborde les méthodes économétriques des séries temporelles qui ont valu, en 2003, le prix Nobel d'économie à l'Américain Robert F. Engle et au Britannique Clive W. J. Granger et en présentent les techniques standards de traitement (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel), puis les méthodes modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, tests de racines unitaires, modèles ARIMA et ARFIMA, modèles ARCH,...). Les applications de ces techniques concernent des disciplines très diverses comme la prévision macroéconomique, la finance, le marketing, etc. L'alternance systématique de cours et d'exercices corrigés permet de mettre en pratique les connaissances acquises dans le cours. Les corrigés des exercices sont accompagnés de l'utilisation de logiciels. Un site Internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement.

Download or read book Analyse des s ries temporelles 5e d written by Régis Bourbonnais and published by Dunod. This book was released on 2022-04-13 with total page 368 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L’analyse des séries temporelles, discipline faisant appel à des mathématiques poussées, trouve ses applications principales en macroéconomie, en finance, ou en marketing. Cet ouvrage explique de manière pédagogique les techniques classiques et modernes d’analyse des séries temporelles. Le lecteur y découvrira entre autres quelles sont les méthodes de prévision des ventes, ce que sont un lissage exponentiel et la méthodologie de Box-Jenkins, comment procéder à l’analyse spectrale, pourquoi recourir aux processus ARFIMA ou ARCH ou à quoi correspondent les tests de racine unitaire et comment les utiliser. Les séries statistiques et les programmes de traitement utilisés dans les exercices sont téléchargeables sur le site dunod.com.

Download or read book Analyse et pr diction de s ries temporelles par m thodes non lin aires written by Amaury Lendasse and published by Presses univ. de Louvain. This book was released on 2003 with total page 158 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'analyse et la prédiction de séries temporelles sont des défis scientifiques importants, qui trouvent leurs applications dans des domaines aussi variés que la finance, la production électrique, l’hydrologie, la climatologie, etc. Comme ils englobent les modèles linéaires, les modèles non linéaires offrent potentiellement des performances supérieures mais ils posent cependant également des problèmes complexes tels que des minima locaux pour la fonction à optimiser, des temps de calcul très longs, une sélection de structure de modèle rendue plus difficile et une détermination de régresseur plus ardue. On définit tout d’abord la meilleure structure de modèle comme celle qui minimise une erreur de généralisation. Les différentes méthodes permettant d’estimer cette erreur sont présentées : Cross-Validation, Leave-One-Out, Bootstrap, etc. Une comparaison expérimentale de ces méthodes sur une série benchmark classique montre la supériorité des méthodes de Bootstrap. Une accélération de ces méthodes ainsi qu’une solution au problème des minima locaux sont apportées. Les différentes méthodes de détermination du meilleur régresseur, c’est-à-dire le vecteur d’entrées utilisé pour la prédiction, sont étudiées. Afin de donner une borne inférieure et une borne supérieure à la taille de ce régresseur, plusieurs interprétations du théorème de Takens sont formulées. Une méthodologie pratique permettant la construction d’un régresseur par projection non linéaire est proposée et illustrée sur des exemples de prédiction de séries financières. Des modèles non linéaires simples basés sur la quantification vectorielle sont développés. Ils proposent une alternative dont les performances et la complexité se situent entre celles des modèles linéaires et des modèles non linéaires classiques : les performances sont meilleures que celles obtenues avec des modèles linéaires mais les temps de calcul demandés sont moins importants que pour les autres modèles non linéaires. Finalement, une méthode d’analyse de données basée sur les cartes auto-organisées et l’algorithme de Ward est présentée. Cette méthode d’analyse débouche sur une méthode de prédiction à long terme dont les résultats sont évalués sur la prédiction, sur une durée de 24h, de la consommation électrique

Download or read book S ries temporelles avec R written by Yves Aragon and published by EDP Sciences. This book was released on 2016-06-30 with total page 286 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Livre sur les séries temporelles avec l'utilisation du logiciel R.

Download or read book Analyse des s ries temporelles written by Régis Bourbonnais and published by . This book was released on 2022 with total page 357 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cet ouvrage aborde de manière claire et pédagogique l'ensemble des méthodes - classiques comme modernes - d'analyse des séries temporelles, domaine dont les applications économiques sont toujours plus nombreuses : prévision macro-économique, finance, marketing... Les méthodes standard de traitement des séries temporelles (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel), puis les techniques modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, tests de racines unitaires, modèles ARIMA et ARFIMA, modèles ARCH...) sont expliquées en détail. Chaque chapitre présente ainsi : les objectifs de connaissance et les concepts à maîtriser ; un cours assorti de nombreux exercices pour mettre rapidement en pratique les connaissances théoriques et se préparer aux examens ; une rubrique « L'essentiel » pour retenir les points clés. Cette 5e édition s'enrichit de nouveaux exercices et est à jour des développements les plus récents. Elle s'adresse aux étudiants (Sciences économiques, Gestion, écoles de commerce et d'ingénieurs...) et aux professionnels de l'économétrie des séries temporelles (économistes d'entreprise, chercheurs...) qui trouveront ici des réponses pratiques aux différentes questions qu'ils peuvent se poser.

Download or read book M thodes non lin aires pour s ries temporelles written by Geoffroy Simon and published by Presses univ. de Louvain. This book was released on 2007 with total page 172 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: De la finance à la climatologie, en passant par les processus industriels, nombreux sont les domaines où on rencontre des séries temporelles. L'analyse, la modélisation et la prédiction de séries temporelles constituent aujourd’hui encore des défis, sur le plan scientifique tout comme dans ces nombreux domaines d’applications. En alternative aux modèles linéaires, les modèles non linéaires sont utilisés ici pour l’analyse, la modélisation et la prédiction de séries temporelles. Les modèles non linéaires sont potentiellement plus performants que les modèles linéaires, mais les questions de sélection de structure de modèle, de prédiction à long terme ou de construction des régresseurs sont plus complexes à résoudre dans le cadre non linéaire. Les paramètres de structure de certains modèles et des méthodes de sélection de structure sont d’abord décrits. La sélection de structure par FastBootrap est complétée par un test statistique qui constitue un argument théorique en faveur de l’approximation par régression linéaire du terme d’optimisme du Bootstrap. La Double Quantification Vectorielle (DQV), modèle de prédiction à long terme de séries temporelles, est introduite. La détermination des paramètres est détaillée, pour des séries scalaires et pour des séries multidimensionnelles auxquelles la DQV peut aisément être appliquée. La stabilité de la DQV en prédiction à long terme est établie théoriquement. Les capacités de la méthode sont illustrées sur divers exemples, en prédiction à court terme, à long terme, en scalaire et en multidimensionnel. La construction du régresseur est abordée lors de l’étude du caractère significatif de l'application des méthodes de clustering à des régresseurs. Une méthodologie de comparaison entre reconstructions de l’espace de phase de séries temporelles est décrite et appliquée sur plusieurs séries. Les résultats obtenus illustrent l’importance du délai dans la construction de régresseurs et permettent de prendre position dans un débat scientifique en cours : l’application des méthodes de clustering à des régresseurs a un sens. La construction du régresseur avec sélection d’un délai unique est alors généralisée au cas de plusieurs délais. Des généralisations des critères d’autocorrélation et d’information mutuelle à plus de deux variables sont proposées. Le critère géométrique de Distance à la Diagonale est également introduit. Tous ces critères de sélection de plusieurs délais sont comparés expérimentalement.

Download or read book M thodes non param triques d analyse des s ries temporelles fortement bruit es written by Mohamed Hassnaoui and published by . This book was released on 1999 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book conom trie des s ries temporelles written by Taladidia Thiombiano and published by Harmattan Burkina Faso. This book was released on 2008 with total page 394 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book A wavelets based approach for time series mining written by Christina-Laura Stolojescu and published by . This book was released on 2012 with total page 111 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse est basée sur la recherche des méthodes d'analyse des séries temporelles. L'approche choisie dans cette thèse est fondée sur l'analyse d'une base de données conçue après la surveillance du trafique dans un réseau WiMAX. Prenant en compte le volume d'information important contenu dans cette base de données, on a choisi une approche de type fouille de données. En supposant que le trafique associé avec une BS mal positionnée est plus lourde (moins fluent) que le trafique associé avec une station de base bien positionnée, on a élaboré deux approches pour l'évaluation de la fluence du trafique. La première approche est basée sur la supposition que le risque de saturation d'une BS avec trafique lourde est réduit. En conséquence, il est nécessaire d'estimer le risque de saturation de chaque station de base. Donc, le premier objectif de cette thèse est de proposer une approche pour la prédiction des séries temporelles. Cette approche est basée sur une analyse multi résolution (MRA) du signal associée à une décomposition orthogonale réalisées à l'aide de la transformée en ondelettes stationnaire (SWT) suivie par une modélisation statistique à l'aide des modèles ARIMA. La deuxième approche pour l'évaluation de la fluence du trafique est basée sur l'analyse de la LRD des séries temporelles qui composent la base de données. L'estimation du dégrée de LRD se fait par l'estimation du paramètre de Hurst (H) de la série temporelle analysée. Les résultats indiquent les BS qui ont un mauvais positionnement. Ces dernières BS doivent être repositionnées à l'occasion de la suivante session de maintenance du réseau.

Download or read book L analyse des s ries temporelles appliqu e written by Edouard Musabanganji and published by Editions Universitaires Europeennes. This book was released on 2012 with total page 152 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce manuel d'application s'adresse aux chercheurs et etudiants de niveau Bac et Master en Statistiques et Econometrie appliquees. Il traite la demarche methodologique de la modelisation univariee et multivariee des series chronologiques respectivement avec l'approche de Box-Jenkins et le modele a correction d'erreur (ECM). L'application de cette demarche a un cas reel a permis de mieux comprendre le comportement individuel et celui d'ensemble des prix des principaux produits vivriers sur le marche central de la ville de Butare, Sud du Rwanda et de proposer des recommandations aux decideurs et initiateurs de politiques agricoles afin de les confronter a la realite du terrain.

Download or read book PREVISION DE SERIES TEMPORELLES PAR TECHNIQUES LOCALES D APPRENTISSAGE written by DIDIER.. GIRARD and published by . This book was released on 1997 with total page 166 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE EST CONSACREE A L'APPLICATION DES TECHNIQUES LOCALES A LA PREVISION DE SERIES TEMPORELLES. LA PREVISION DE SERIES TEMPORELLES EST UN PROBLEME TRAITE DEPUIS LONGTEMPS PAR LES METHODES STATISTIQUES CLASSIQUES. RECEMMENT DES TECHNIQUES STATISTIQUES NON PARAMETRIQUES TELS QUE LES RESEAUX DE NEURONES ONT ETE UTILISEES. TOUTES CES TECHNIQUES, CLASSIQUES OU NON-CLASSIQUES, ENVISAGENT UNE APPROCHE EN DEUX TEMPS : MODELISATION DE LA SERIE TEMPORELLE, UTILISATION DU MODELE ESTIME POUR REALISER DES PREVISIONS. L'INCONVENIENT MAJEUR DE CETTE APPROCHE EST DE TRANSFORMER UN PROBLEME QUE L'ON PEUT QUALIFIER DE SIMPLE, L'ESTIMATION D'UNE FONCTION EN UN POINT DONNE, EN UN PROBLEME COMPLIQUE, LA MODELISATION D'UNE FONCTION. PARTANT DE CE CONSTAT, NOUS AVONS MIS AU POINT UNE TECHNIQUE QUI PERMET D'EVITER LA PHASE DE MODELISATION DE LA SERIE TEMPORELLE. CETTE TECHNIQUE EST BASEE SUR LES TECHNIQUES DE REGRESSION LOCALE. LES TECHNIQUES DE REGRESSION LOCALE, TRES ALLECHANTES AU NIVEAU THEORIQUE, SONT POUR DES RAISONS PRATIQUES PEU UTILISEES. EN NOUS AIDANT DES DERNIERES AVANCEES DE VAPNIK EN MATIERE DE THEORIE DE L'APPRENTISSAGE, NOUS AVONS PU DEPASSER CES CONTRAINTES PRATIQUES. CECI NOUS A PERMIS DE METTRE AU POINT UNE METHODE PERMETTANT DE FAIRE DE LA PREVISION DE SERIE TEMPORELLE PAR ESTIMATION LOCALE DE FONCTIONS. CETTE METHODE A ETE APPLIQUEE AVEC SUCCES SUR UNE SERIE TEMPORELLE ETALON. ELLE A ENSUITE ETE APPLIQUEE A DES SERIES TEMPORELLES DE LA SOCIETE ATOS. CONTRAIREMENT A LA MOUVANCE ACTUELLE QUI CHERCHE A AMELIORER LES PERFORMANCES DES OUTILS DE PREVISIONS PAR LA COMPLEXIFICATION DES TECHNIQUES UTILISEES, CE TRAVAIL PERMET D'AFFIRMER QUE CETTE VOIE N'EST PAS TOUJOURS LA BONNEET QU'IL PEUT, AU CONTRAIRE, ETRE PERTINENT DE CHOISIR LA SIMPLIFICATION.

Download or read book Mod lisation des s ries temporelles par des m thodes de d composition et applications written by Abdelhai Cherkaoui and published by . This book was released on 1987 with total page 424 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: NOTRE TRAVAIL A PORTE SUR L'ETUDE DES METHODES DE DECOMPOSITION DES SERIES TEMPORELLES. CET ETUDE A ETE REALISE EN QUATRE ETAPES. DANS UN PREMIER TEMPS NOUS AVONS ANALYSE LES METHODES CLASSIQUES DE DECOMPOSITION PAR LA REGRESSION LINEAIRE ET LE LISSAGE PAR LES MOYENNES MOBILES. DANS UN SECOND TEMPS, NOUS AVONS ETUDIE LA METHODE DE DECOMPOSITION D'UN MODELE ARIMA. DANS UN TROISIEME TEMPS, NOUS AVONS DONNE UNE METHODE FONDEE SUR L'ALGORITHME RECURSIF DE KALMAN. DANS UN QUATRIEME TEMPS NOUS AVONS ILLUSTRE CES RESULTATS THEORIQUES ET NOUS AVONS TENTE UNE COMPARAISON ENTRE LA METHODE DE BOX-JENKINS ET LA METHODE DE LISSAGE PAR LES MOYENNES MOBILES.

Download or read book Utilisation de m thodes d optimisation dans la pr vision de s ries temporelles par la m thode de Box et Jenkins written by Dominique Travers and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Apprentissage de repr sentation pour la pr diction et la classification de s ries temporelles written by Ali Yazid Ziat and published by . This book was released on 2017 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l'analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d'être capable de prédire simultanément l'évolution d'un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant correspondre par exemple à une panne d'un capteur pendant un intervalle de temps donné). On se propose d'utiliser des techniques d'apprentissage de représentation pour prédire l'évolution des séries considérées tout en complétant les valeurs manquantes et prenant en compte les relations qu'il peut exister entre elles. Des extensions de ce modèle sont proposées et décrites : d'abord dans le cadre de la prédiction de séries temporelles hétérogènes puis dans le cas de la prédiction de séries temporelles avec une incertitude exprimée. Un modèle de prédiction de séries spatio-temporelles est ensuiteproposé, avec lequel les relations entre les différentes séries peuvent être exprimées de manière plus générale, et où ces dernières peuvent être apprises.Enfin, nous nous intéressons à la classification de séries temporelles. Un modèle d'apprentissage joint de métrique et de classification de séries est proposé et une comparaison expérimentale est menée.