Ce semestre, je vais donner le cours de Séries Temporelles du Master Statistique & Économétrie. Le plan de cours sera, en gros

1. Concepts généraux, définition, stationnarité, processus Gaussien, propriété de Markov
2. Opérateurs Retards
3. Notions de lissage exponentiel
4. Modèles Linéaires Stationnaires univariés AR et MA
5. Modèles Linéaires Non-Stationnaires univariées, ARIMA et racines unités
6. Modèles Linéaires Multivariées, VAR et co-intégration
7. Modèles Linéaires univariés saisonniers
8. Modèles Non-Linéaires, ARCH et GARCH

Parmi les références utiles:

• Brockwell & Davis Introduction to Time Series and Forecasting
• Brockwell & Davis Time Series: Theory and Methods
• Charpentier Séries Temporelles
• Coglan Using R for Time Series Analysis
• Cryer & Chan Time Series Analysis: With Applications in R
• Ghysels & Osborn Econometric Analysis of Seasonal Time Series
• Hyndman, Koehler, Ord & Snyder Forecasting with Exponential Smoothing
• Lütkepohl New Introduction to Multiple Time Series Analysis
• Shumway & Stoffer  Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples
• Tsay Multivariate Time Series Analysis with R and Financial Applications
• Zivot & Wang Modelling Financial Time Series with S+

Je peux aussi renvoyer vers le Task Views, de R dédié aux Séries temporelles, afin ‘avoir des compléments d’informations sur les packages de R. Je mettrais d’ailleurs en ligne des billets au fur et à mesure. Je mets aussi en ligne quelques séries d’exercices. Pour les premières données avec lesquelles on jouera un peu,

> autoroute=read.table(
"http://freakonometrics.blog.free.fr/public/data/autoroute.csv",header=TRUE,sep=";")

(données de fréquentation d’autoroutes, en France).

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