Table of contents

  1. Front Matter
    Pages i-xviii
  2. Yves Aragon
    Pages 21-38
  3. Yves Aragon
    Pages 57-95
  4. Yves Aragon
    Pages 97-120
  5. Yves Aragon
    Pages 121-132
  6. Yves Aragon
    Pages 133-146
  7. Yves Aragon
    Pages 189-206
  8. Yves Aragon
    Pages 207-228
  9. Yves Aragon
    Pages 229-257
  10. Back Matter
    Pages 259-265

About this book

Introduction

Ce livre étudie sous un angle original le concept de « série temporelle », dont la complexité théorique et l’utilisation sont souvent sources de difficultés. La théorie distingue par exemple les notions de séries « stationnaire » et « non stationnaire », mais il n’est pas rare de pouvoir modéliser une série par deux modèles incompatibles. De plus, un peu d’intimité avec les séries montre qu’on peut s’appuyer sur des graphiques variés pour en comprendre assez rapidement la structure, avant toute modélisation.

Ainsi, au lieu d’étudier des méthodes de modélisation, puis de les illustrer, l’auteur prend ici le parti de s’intéresser à un nombre limité de séries afin de trouver ce qu’on peut dire de chacune. Avant d’aborder ces études de cas, il procède à quelques rappels et commence par présenter les graphiques pour séries temporelles offerts par R. Il revient ensuite sur des notions fondamentales de statistique mathématique, puis révise les concepts et les modèles classiques de séries. Il présente les structures de séries temporelles dans R et leur importation. Il revisite le lissage exponentiel à la lumière des travaux les plus récents. Un chapitre est consacré à la simulation. Six séries sont ensuite étudiées par le menu en confrontant plusieurs approches.

Ce livre à destination des étudiants, des professionnels et des chercheurs sera particulièrement utile à toute personne ayant reçu une bonne formation théorique sur les séries temporelles mais pour qui la mise en pratique reste source d’embarras.

Yves Aragon est professeur émérite de l’université Toulouse-1-Capitole

Keywords

ARIMA, ARIMAX GARCH lissage exponentiel modélisation prévisionnelle

Authors and affiliations

  • Yves Aragon
    • 1
  1. 1.Université Toulouse 1 — CapitoleToulouse Cedex 9France

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-2-8178-0208-4
  • Copyright Information Springer Paris 2011
  • Publisher Name Springer, Paris
  • eBook Packages Mathematics and Statistics
  • Print ISBN 978-2-8178-0207-7
  • Online ISBN 978-2-8178-0208-4
  • Series Print ISSN 2112-8294
  • About this book