Modélisation et prévision des séries chronologiques

Réf. : STA107

Sessions de formation

(Fuseau horaire : Europe/Paris)

Centre Cnam Paris - Formation 1er Semestre ouverte et à distance

La période de cours est planifiée du 16/09/2024 au 18/01/2025

L'inscription est actuellement terminée pour cette session

Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

avoir réussi les UE : STA. 102 (Analyse des données, méthodes explicatives), STA. 103 (Calcul des probabilités), STA. 104 (Statistique mathématiques)  et STA 115 (Outils informatiques de la statistique) ou des examens équivalents.

Objectifs

But du cours : Ajustement des séries temporelles à l'aide de modèles basés sur des propriétés statistiques. Savoir choisir un modèle. Prévision à court-terme des séries temporelles

Contenu

Introduction : exemples, vocabulaires, description
Modèle de régression
Lissages exponentiels : simple, double, Holt-Winters
Etude de la tendance et de la saisonnalité
Modélisation des séries stationnaires : AR, MA, ARMA. Estimation, choix de modèle et prévision
Processus non stationnaire : ARIMA et SARIMA
Prédiction linéaire : Modèles d'état, Filtrage de Kalman
Analyse et prévision simultanées de plusieurs séries chrono
 

Bibliographie

Titre Auteur(s)
Time Series : Theory and Methods. Springer Series in Statistics. Springer, second edition, 1991 P. Brockwell and R. Davis
Séries temporelles avec R: Méthodes et cas. Springer Science & Business Media. Aragon, Y. (2011)

Modalités d'évaluation

  • Contrôle continu
  • Examen final

contrôle continu et examen écrit.