Séries temporelles

Cet enseignement permet  d’introduire la notion de temporalité et stationnarité dans les observations, notamment avec l’introduction des processus ARMA particulièrement utilisés dans la description de séries temporelles univariées. Les différentes méthodes de filtrage et de prévision sont abordées.  

La première partie de cette UE concerne  la décomposition   des séries temporelles en composantes. Le filtrage et la modification des composantes qui s’en suit, les méthodes d’estimations de tendances et saisonnalités sont ensuite abordés. La deuxième partie se concentre sur l’étude des résidus et leurs modélisations par des processus de type ARMA. Les principales méthodes d’estimations et de tests sont introduites. La dernière partie est consacrée à l’utilisation de cette modélisation pour la prévision.

Probabilités (covariance), régression linéaire

A l'issue de ce cours l'étudiant  devra savoir décrire les composantes d’une série temporelle. Il devra connaître les méthodes d’inférence et de prévision dans le cadre des processus ARMA.