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 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 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 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 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 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 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 Analyse des s ries temporelles written by Victorien Mayombe and published by . This book was released on 1991 with total page 190 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Analyse spectrale des s ries temporelles en conomie written by Clive William John Granger and published by . This book was released on 1969 with total page 332 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

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 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 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 Analyse des s ries temporelles facteur X written by Maurice Allais and published by . This book was released on 1980 with total page 42 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Analyse de donn es chronologiques written by Guy Mélard and published by Montréal, Québec, Canada : Presses de l'Université de Montréal. This book was released on 1985 with total page 178 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Une histoire des concepts des s ries temporelles written by Véronique Meuriot and published by Academia. This book was released on 2012-09-15 with total page 234 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Adoptant la perspective historique, cet ouvrage relate les développements des concepts des séries temporelles, depuis la naissance de la Société d'Économétrie en 1930 jusqu'à nos jours. Il est construit à partir d'histoires de vie entre les maîtres de la discipline et explore les textes fondateurs dans leur contenu et dans leur forme. Guidé par l'analyse de la démarche intellectuelle des grands économètres, l'économiste parvient ainsi à s'approprier les concepts des séries temporelles.

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 Etude structurelle des s ries temporelles written by Bernard Goldfarb and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'étude structurelle des séries temporelles est envisagée pour identifier les composantes essentielles, étudier les interventions, et analyser les familles de spectres. Des outils permettant des interprétations plus faciles que les modèles développés dans le domaine des temps sont proposés dans le domaine des fréquences. L'estimation spectrale non paramétrique (fenêtrage) est présentée dans la dualité de Fourier. La recherche adaptative d'une fenêtre de lissage et de son paramétrage est abordée d'une part au travers d'indices de précision des densités spectrales estimées, et d'autre part a l'aide d'un indicateur de sélection construit sur les estimateurs des critères de validation croisée. Pour les méthodes d'estimation spectrale autorégressive, l'intérêt d'une identification de modèles conduisant a des ensembles (portefeuilles) de densités admissibles est mis en évidence, ainsi que la qualité des estimateurs de Burg. La validation des estimateurs par des statistiques obtenues par rééchantillonnage (bootstrap) est proposée pour la cohérence de l'approche paramétrique, notamment pour une série unique mais de longueur suffisante. L'intérêt des représentations autorégressives pour ces études structurelles est alors souligné par l'approche globale de l'estimation autorégressive et de l'analyse des perturbations. L'identification et l'estimation des périodicités sont abordées pour répondre au problème des périodicités (et pseudo-périodicités) multiples. Les procédures de tests construits sur des moyennes élaguées sont indiquées comme ayant les meilleures performances. La comparaison de densités spectrales est abordée par différents tests. Une méthode exploratoire de classification des densités spectrales, complémentaire à l'estimation spectrale non paramétrique, permettant l'utilisation de variables illustratives et s'appliquant même à des séries courtes, est développée et illustrée.