En vue de se préparer à l’examen (qui aura lieu vendredi prochain), je mets en ligne quelques exercices de séries temporelles, ainsi que quelques questions à choix multiples. On regarde tout ça mercredi.
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Cours de Séries Temporelles
Le cours de séries temporelles commence également cette semaine. Je mets en ligne quelques notes de cours. Sinon, histoire d’illustrer un peu, quelques données extraites de google.fr/trends/ (je mettrais en ligne des données au fur et à mesure), sur le mot clé fièvre, chocolat, ou encore syllabus.
Séries Temporelles, références et exercices
Ce semestre, je vais donner le cours de Séries Temporelles du Master Statistique & Économétrie. Le plan de cours sera, en gros
- Concepts généraux, définition, stationnarité, processus Gaussien, propriété de Markov
- Opérateurs Retards
- Notions de lissage exponentiel
- Modèles Linéaires Stationnaires univariés AR et MA
- Modèles Linéaires Non-Stationnaires univariées, ARIMA et racines unités
- Modèles Linéaires Multivariées, VAR et co-intégration
- Modèles Linéaires univariés saisonniers
- 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).
Correction examen final, modèles de prévision
Une ébauche de correction pour les 50 questions à choix multiples de la semaine passée est en ligne (avec les statistiques de réponses). Comme je le rappelle en introduction, il s’agit d’un extrait d’un vrai examen donné en début d’année. Merci de me dire rapidement si vous n’êtes pas d’accord avec ma correction.
Prévision de séries chronologiques
Dans la seconde partie du cours de modèles de prévision, on quittera (un peu) les données individuelles pour parler de données chronologiques. Les slides de cette semaine (et probablement la semaine prochaine) sont en ligne.
J’ai mis en ligne, en parallèle, quelques notes de cours sur les séries temporelles, qui pourront peut être servir de complément. Comme le disait Doug Martin “Time series is the worst subject to teach. First, you have to teach the standard theory. Then, if you are beging honest, you have to tell the students ‘none of this stuff works, and this is what people really do'” (cité la semaine passée par David J. Thomson, au congrès de la SSC). On essayera de garder ça en mémoire tout au long du cours !
Notes de cours sur les séries temporelles
La session d’hiver n’étant pas terminée, je vais poster mes notes de cours sur la dernière section (sur la modélisation de séries temporelles) pour le cours ACT2040. Il s’agit – comme je l’avais dit en cours – d’une remise au goût du jour de notes tapées il y a une dizaine d’années. J’ai également rajouté du code R, mais il doit resté un certain nombre de coquilles et de fautes de frappe. Je profiterais des jours qui viennent pour réviser cette version.