Séries temporelles avec R
1st Edition
Published on 10. March 2016
266 pages
978-2-7598-1994-2 (ISBN)
Description
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Person
Aragon Yves:
Yves Aragon est professeur honoraire de l'Université Toulouse-1-Capitole.
Yves Aragon est professeur honoraire de l'Université Toulouse-1-Capitole.
Content
- Intro
- PREFACE
- REMERCIEMENTS
- AVANT-PROPOS
- Table des matières
- Chapitre 1. Démarche de base en séries temporelles
- 1.1 Exemples de séries temporelles
- 1.2 Graphiques pour les séries temporelles
- 1.3 Tendance, saisonnalité, résidus
- 1.4 Etapes et objectifs de l'analyse d'une série temporelle
- 1.5 Opérateur retard
- Chapitre 2. R pour les séries temporelles
- 2.1 Dates et heures
- 2.2 Les structures de séries temporelles dans R
- 2.3 Série de classe ts : retard, différence, union, intersection, sous-série
- 2.4 Traitement des manquants
- Chapitre 3. Régression linéaire par la méthode des moindres carrés
- 3.1 Principe de la régression linéaire
- 3.2 Significativité de la régression
- 3.3 Comparaison de modèles et critères d'information
- 3.4 Intervalle de confiance (IC)
- 3.5 Prédiction
- 3.6 Exemple : consommation d'électricité
- Chapitre 4. Modèles de base en séries temporelles
- 4.1 Stationnarité
- 4.2 Série linéaire
- 4.3 Fonctions d'autocorrélation
- 4.4 Prévision
- 4.5 Estimation
- 4.6 Construction d'un ARMA ou d'un SARMA
- 4.7 Exercices
- Chapitre 5. Séries temporelles non stationnaires
- 5.1 Séries intégrées -Modèles ARIMA et SARIMA
- 5.2 Construction d'un modèle SARIMA
- 5.3 Non-stationnarité stochastique ou déterministe
- 5.4 Significativité illusoire en régression
- Chapitre 6. Lissage exponentiel
- 6.1 Lissage exponentiel simple
- 6.2 Lissage exponentiel double
- 6.3 Méthode de Holt-Winters et modèle de lissage correspondant
- Chapitre 7. Simulation
- 7.1 Principe
- 7.2 Simulation de séries temporelles
- 7.3 Construction de séries autorégressives
- 7.4 Construction de séries subissant une intervention
- Chapitre 8. Trafic mensuel de l'aéroport de Toulouse-Blagnac
- 8.1 Préparation des données
- 8.2 Exploration
- 8.3 Modélisation avant septembre 2001
- 8.4 Impact sur le volume du trafic
- 8.5 Etude après le 9/11 - Lissage exponentiel
- 8.6 Estimation d'un SARIMA dans R - Vérification
- Chapitre 9. Température mensuelle moyenne à Nottingham
- 9.1 Exploration
- 9.2 Modélisation
- 9.3 Prévision
- 9.4 Comparaison
- 9.5 Analyse spectrale
- Chapitre 10. Consommation d'électricité
- 10.1 Identification de la série des résidus obtenus par MCO
- 10.2 Estimation du modèle ARMAX
- 10.3 Estimation d'un modèle à erreur non stationnaire - Modèle ARIMAX
- 10.4 Prévision de l'année 1984
- 10.5 Prédiction sur la série non transformée
- Chapitre 11. Production de lait
- 11.1 Analyse exploratoire
- 11.2 Modélisation avant 1984
- 11.3 Modélisation après l'introduction des quotas
- 11.4 Modélisation SARIMA de toute la série
- 11.5 Modélisation ARMAX de la collecte
- Chapitre 12. Hétéroscédasticité conditionnelle - modèle ARCH
- 12.1 Notions de base
- 12.2 Modèles d'hétéroscédasticité conditionnelle
- 12.3 ARCH(1) et test d'hétéroscédasticité conditionnelle
- 12.4 Estimation et diagnostic d'ajustement d'un GARCH
- 12.5 Prévision
- 12.6 Modèles à erreur conditionnellement hétéros cédastique
- 12.7 Etude de séries du marché parisien autour de la crise de 2007-2008
- 12.8 Etude du rendement de L'Oréal
- 12.9 Etude du rendement de Danone
- Bibliographie
- Index
- Notations
