Séries temporelles

Plan :

1. Processus aléatoires stationnaires
2. Méthodologie de Box et Jenkins
3. Processus non stationnaires et tests de racine unitaire
4. Processus VAR (Vector AutoRegressive)
5. Cointégration et modèles à correction d’erreur

L’ objectif de ce cours est de former les étudiants à l’analyse des séries temporelles univariées et multivariées en vue de la modélisation et de la prévision.

Chaque chapitre sera illustré par des exemples appliquées à l’économie de l’énergie, de l’environnement des transports.

• Session 1

Formule standard :
Type : Écrit + Projet
Durée : -- 
Contenu : 50% CC (projet) + 50% CT (écrit de 2h)

Formule dérogatoire :
Type : Écrit
Durée :2h
Contenu : 100% CT (écrit de 2h)

• Session 2 :

Type : Écrit
Durée : 2h
Contenu : --

Probabilité, statistiques inférentielles, régression linéaire.

Les étudiants réalisent un projet dans le cadre du CC afin de mettre en pratique les différents concepts théoriques développés dans le cours.

A l'issue du cours, les étudiants sauront étudier une série temporelle :

• mettre en œuvre de tests pour analyser les propriétés d’une série ;
• modéliser la série ;
• mettre en œuvre des tests de validation du modèle estimé ;
• effectuer des prévisions ;
• interpréter économiquement les résultats.

• Bourbonnais R. et M. Terraza, Analyse des Séries Temporelles en Economie, PUF, Coll. Economie, Paris.
• Box G. E. P. and Jenkins G.M., (1976), Time Series Analysis: Forecasting and Control, Holden Day, San Francisco.
• Hamilton J.D, 1994, Time Series Analysis, Princeton University Press.
• Lardic S. et V. Mignon, Econométrie des Séries Temporelles Macroéconomiques et financières, Economica.
• Lütkepohl H., New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Berlin.

Mise à disposition de tous les documents de cours.