| Titre : |
Analyse des séries temporelles : application à l'économie et à la gestion |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Régis Bourbonnais, Auteur ; Michel Terraza, Auteur |
| Editeur : |
Paris ; Malakoff : Dunod |
| Année de publication : |
2004 |
| Collection : |
Eco sup |
| Sous-collection : |
Manuel et exercices corrigés |
| Importance : |
V-VIII-225 p. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
24 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-10-048436-2 |
| Note générale : |
Bibliogr. 309-306 p. Index |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Economie analyse
Analyse de la saisonnalité
Processus non linéaires |
| Index. décimale : |
519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression |
| Résumé : |
Ce livre traite de manière pédagogique l'ensemble des méthodes - classiques et modernes - d'analyse des séries temporelles et répond aux questions suivantes:
Comment élaborer des prévisions de ventes ?
Comment interpréter un corrélogramme et un spectre ?
Qu'est ce qu'un lissage exponentiel ?
Comment procéder aux tests de racine unitaire ?
Qu'est ce qu'un processus ARMA et la méthodologie de Box-Jenkins ?
Pourquoi recourir aux processus ARFIMA de mémoire longue ?
Comment détecter un processus ARCH ?
L'ouvrage aborde les méthodes économétriques des séries temporelles qui ont valu, en 2003, le prix Nobel d'économie à l'Américain Robert F. Engle et au Britannique Clive W. J. Granger et en présentent les techniques standards de traitement (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel), puis les méthodes modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, tests de racines unitaires, modèles ARIMA et ARFIMA, modèles ARCH, ...). Les applications de ces techniques concernent des disciplines très diverses comme la prévision macroéconomique, la finance, le marketing, etc.
L' alternance systématique de cours et d'exercices corrigés permet de mettre en pratique les connaissances acquises dans le cours. Les corrigés des exercices sont accompagnés de l'utilisation de logiciels. Un site Internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement.
2e et 3e cycles de Sciences économiques et de gestion
Écoles de commerce et d'ingénieurs
Économistes d'entreprise, chercheurs |
| Note de contenu : |
Sommaire:
Partie I: L'analyse classique des séries chronologiques
1. L'analyse de la saisonnalité
2. Prévision d'une série chronologique
Partie II: Traitement des séries temporelles réalisations de processus aléatoires
3. Processus aléatoires stationnaires et processus ARMA
4. Les processus aléatoires dans le domaine des fréquences
5. Les processus aléatoires non stationnaires
6. L'identification des processus ARMA
7. L'estimation, les tests de validation et la prévision des processus ARMA
8. Processus à mémoires longues et processus non linéaires |
Analyse des séries temporelles : application à l'économie et à la gestion [texte imprimé] / Régis Bourbonnais, Auteur ; Michel Terraza, Auteur . - Paris ; Malakoff : Dunod, 2004 . - V-VIII-225 p. : ill. ; 24 cm. - ( Eco sup. Manuel et exercices corrigés) . ISBN : 978-2-10-048436-2 Bibliogr. 309-306 p. Index Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Economie analyse
Analyse de la saisonnalité
Processus non linéaires |
| Index. décimale : |
519.246 Statistique de processus stochastiques estimation de processus stochastiques. Test hypothèse. Statistique de processus ponctuelles. Analyses de séries temporelles. Autocorrélation. régression |
| Résumé : |
Ce livre traite de manière pédagogique l'ensemble des méthodes - classiques et modernes - d'analyse des séries temporelles et répond aux questions suivantes:
Comment élaborer des prévisions de ventes ?
Comment interpréter un corrélogramme et un spectre ?
Qu'est ce qu'un lissage exponentiel ?
Comment procéder aux tests de racine unitaire ?
Qu'est ce qu'un processus ARMA et la méthodologie de Box-Jenkins ?
Pourquoi recourir aux processus ARFIMA de mémoire longue ?
Comment détecter un processus ARCH ?
L'ouvrage aborde les méthodes économétriques des séries temporelles qui ont valu, en 2003, le prix Nobel d'économie à l'Américain Robert F. Engle et au Britannique Clive W. J. Granger et en présentent les techniques standards de traitement (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel), puis les méthodes modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, tests de racines unitaires, modèles ARIMA et ARFIMA, modèles ARCH, ...). Les applications de ces techniques concernent des disciplines très diverses comme la prévision macroéconomique, la finance, le marketing, etc.
L' alternance systématique de cours et d'exercices corrigés permet de mettre en pratique les connaissances acquises dans le cours. Les corrigés des exercices sont accompagnés de l'utilisation de logiciels. Un site Internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement.
2e et 3e cycles de Sciences économiques et de gestion
Écoles de commerce et d'ingénieurs
Économistes d'entreprise, chercheurs |
| Note de contenu : |
Sommaire:
Partie I: L'analyse classique des séries chronologiques
1. L'analyse de la saisonnalité
2. Prévision d'une série chronologique
Partie II: Traitement des séries temporelles réalisations de processus aléatoires
3. Processus aléatoires stationnaires et processus ARMA
4. Les processus aléatoires dans le domaine des fréquences
5. Les processus aléatoires non stationnaires
6. L'identification des processus ARMA
7. L'estimation, les tests de validation et la prévision des processus ARMA
8. Processus à mémoires longues et processus non linéaires |
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