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Analyse des séries temporelles en économie / R. Bourbonnais (1998)

Public Titre : Analyse des séries temporelles en économie Type de document : Monographie Auteurs : R. Bourbonnais, Auteur ; M. Terraza, Auteur Mention d'édition : 1 Editeur : Paris : Presses Universitaires de France - PUF Année de publication : 1998 Collection : Economie, ISSN 0991-5168 Importance : 274 p. Format : 15 x 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-13-049370-9 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques [Termes IGN] analyse spectrale [Termes IGN] économie [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] macroéconomie [Termes IGN] prévision [Termes IGN] statistique mathématique Résumé : (Auteur) Ce livre répond aux questions concernant les différentes méthodes d'analyse de séries temporelles : les méthodes standards de traitement des séries temporelles (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel) puis les techniques plus modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, modèles arima, modèles arch...). Les applica-tions de ces techniques sont multiples et concernent des disciplines très diverses : prévision macroéconomique, finance, marketing, etc. Les auteurs ont voulu, par une alternance systématique de cours et d'exercices, répondre à un besoin pédagogique qui est de mettre rapide-ment en pratique les connaissances théoriques et ainsi, d'utiliser de manière opérationnelle les acquis du cours. La correction des exercices est illustrée par l'utilisation de logiciels. Un site internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement. Ce livre s'adresse aux étudiants (Sciences économiques, Gestion, Écoles de Commerce et d'Ingénieurs...) ainsi qu'aux praticiens de l'économétrie des séries temporelles (économistes d'entreprise, chercheurs...) qui, confrontés à des problèmes d'analyse de séries temporelles, trouveront les réponses pratiques aux différentes questions qu'ils peuvent se poser. Note de contenu : PARTIE I - L'ANALYSE CLASSIQUE DES SÉRIES CHRONOLOGIQUES chapitre 1 - l'analyse de la saisonnalité 1. Les tests de détection de la saisonnalité 2. Les tests de schéma 3. Les méthodes de désaisonnalisation chapitre 2 - prévision d'une série chronologique 1 / Prévision d'une chronique non saisonnière 2 / Prévision d'une chronique saisonnière PARTIE II - TRAITEMENT DES SÉRIES TEMPORELLES RÉALISATIONS DE PROCESSUS ALÉATOIRES chapitre 3 - processus aléatoires stationnaires et processus ARMA 1 / Définitions 2 / Les processus stationnaires 3 / La classe des processus aléatoires ARMA linéaires et stationnaires chapitre 4 - les processus aléatoires dans le domaine des fréquences 1 / Filtrage linéaire d'un processus aléatoire 2 / Le spectre d'un processus aléatoire 3 I Le spectre d'un processus ARMA chapitre 5 - les processus aléatoires non stationnaires 1 / Description des processus TS et DS 2 / Tests de racines unitaires non saisonnières 3 / Tests de racines unitaires saisonnières 4 / Les processus ARIMA chapitre 6 - l'identification des processus arma 1 / La fonction d'autocorrélation et la fonction d'autocorrélation partielle 2 I Les caractéristiques des processus AR(p) 3 / Les caractéristiques des processus MA(ç) 4 / Les caractéristiques des processus ARMA(p, q) 5 / Simulations et exercices 6 / La pratique de l'identification des processus chapitre 7 - l'estimation, les tests de validation et la prévision des processus arma 1 / Le problème de l'estimation 2. Les tests statistiques de validation 3. La prévision chapitre 8 - introduction aux modèles ARCH 1. Présentation générale et problématique 2. Modèle de régression de type ARCH 3. Test d'un modèle de type ARCH 4. Procédure d'estimation et prévision 5. Processus de type GARCH 6. Autres processus : variantes des processus ARCH Numéro de notice : 69137 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Monographie Accessibilité hors numérique : Accessible via le SUDOC (sur demande au cdos) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62116