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Pourquoi les séries temporelles?
Un des objectifs principaux de l’étude d’une série temporelle est la prévision des réalisations futures, très souvent pour des raisons économiques (prévoir l’évolution de la vente d’un produit pour ajuster au mieux les moyens de pro- duction, prévoir l’évolution d’un marché financier …).
Comment enlever la saisonnalité?
La dessaisonalisation consiste à retirer la saisonnalité apparente des séries afin d’en faciliter la lecture, ce qui s’apparente à l’analyse de la variance ; il s’agit de mesurer la variabilité associée à la tendance et au cycle, en ‘contrôlant’ les effets saisonniers (Lacroix, 2002).
Quelles sont les conséquences statistiques des séries non stationnaires?
1.1 Non stationnarité déterministe Une deuxi`eme conséquence économique est que la décomposition tendance-cycle est naturelle dans ce cas : la tendance est donnée par f(t) et le cycle par les écarts de la série `a sa tendance, soit Zt. Les deux composantes ne sont pas corrélées.
Quelle est la différence entre une tendance stochastique et une tendance déterministe?
Ceci nous conduit `a définir deux types de non stationnarité selon que c’est plutôt la condition portant sur le moment d’ordre 1 qui n’est pas vérifiée (non stationnarité déterministe) ou les conditions portant sur les moments du second ordre qui ne sont pas vérifiées (non stationnarité stochastique).
Quelle est l’importance des séries temporelles?
Intérêt de séries temporelles L’importance des séries temporelles vient de son omniprésence. En effet, dans presque tous les domaines on les retrouve. Que ce soit en finance, en marketing, en traitement du signal, en physiques, etc on peut avoir affaire à des SE.
Quelle est la série temporelle correspondant au chiffre d’affaires?
La figure ci-dessous montre une série temporelle correspondant au chiffre d’affaires (CA) journalier réalisé par un site de vente en ligne durant la première année de son lancement. Cette série nous accompagnera tout au long de ce tutoriel afin d’illustrer les modèles de prédiction que nous présenterons.
Quelle est la prédiction de la série Arima?
La figure ci-dessous montre le résultat de la prédiction de la série par un modèle ARIMA sur les derniers 165 jours de l’année (zone rose). On peut remarquer que la prédiction obtenue a un niveau de variance proche de la série d’origine. Cependant cette prédiction rate souvent le sens de l’évolution de la série.
Quel est le niveau de variance de la série d’origine?
On peut remarquer que la prédiction obtenue a un niveau de variance proche de la série d’origine. Cependant cette prédiction rate souvent le sens de l’évolution de la série. Le 277ème point de la série d’origine est nul.