Économétrie des séries temporelles uni-variées

Le cours présente le modèle de régression classique appliqué aux séries temporelles et ses limites. Il développe la maîtrise de l’EMV, des tests de dépendance temporelle et de stationnarité. Il couvre les modèles ARIMA et les fondements de la cointégration pour l’analyse dynamique.

• Maîtriser le modèle de régression classique en données temporelles.
• Estimer les modèles par MCO et EMV et comprendre leurs propriétés.
• Détecter et corriger l’autocorrélation et les violations des hypothèses.
• Maîtriser la stationnarité, les tests de racine unitaire et les modèles ARMA/ARIMA.
• Comprendre et appliquer les principes de la cointégration

Modalités : Mixte : CC + CT
SESSION 1 :
Contrôle Continu
• Type : Écrit
• Durée : 1h30

Contrôle Terminal
• Type : Écrit
• Durée : 2h00

Régime Dérogatoire
• Type : Écrit
• Durée : 2h00

SESSION 2 :
• Type : Écrit
• Durée : 2h00

Utilisation de l'intelligence artificielle :
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Bases solides en économétrie (régression linéaire, MCO, tests usuels). Connaissances fondamentales en probabilités et statistiques. Aisance avec les notations mathématiques

• Spécifier, estimer et interpréter un modèle de régression temporel.
• Utiliser l’estimateur MCO et l’EMV dans un cadre dynamique.
• Tester autocorrélation, hétéroscédasticité et stationnarité.
• Maîtriser les modèles ARMA/ARIMA.
• Comprendre et appliquer les tests de racine unitaire et la cointégration.

• Hamilton, James D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press.
• Wooldridge, Jeffrey M. (2025). Introductory Econometrics: A Modern Approach (8ᵉ édition). Cengage Learning.
• Lardic, Sandrine & Mignon, Valérie (2002). Économétrie des séries temporelles. Éditions Économica.

Slides du cours, documents de TD.