Séries temporelles avancées

Ce cours traite des modèles de séries chronologiques avancés, en particulier dans un cadre multivarié. Après une revue des concepts importants, les modèles de type ARDL, VAR et Structural VAR sont abordés. En prolongement, le cours propose également une initiation aux méthodes de projections locales ainsi qu'à l'analyse Bayésienne. Pour chaque modèle, nous détaillons les étapes de spécification, d'estimation, de validation et d'utilisation dans un double objectif de prévision et de mesure d'impact de choc. De nombreuses applications en macroéconomie et en finance sont proposées, en particulier avec le logiciel R.

L'objectif de ce cours est de familiariser avec les étudiants avec les modèles multivariés et leurs applications en macroéconomie et finance.

SESSION 1 :
Contrôle Terminal
• Type : Dossier

Régime Dérogatoire
• Type : Dossier

SESSION 2 :
• Type : Dossier 

Utilisation de l'intelligence artificielle :
Non

Concepts en séries temporelles, modélisation économétrique

Modélisation des séries chronologiques, prévision et mesure d'impact de chocs.

• Hamilton (1994), Time Series Analysis, Princeton.
• Kilian & Luthkepohl (2017), Structural Vector Autoregressive Analysis, Cambridge.
• Ghysels & Marcellino (2018), Applied Economic Forecasting using Time Series Methods, Oxford.

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