Cours de Séries Temporelles,  Master 1 Statistique et économétrie

notes de cours

Voir aussi le poly de Anne Philippe, M.C. Viano (Université de Nantes)

Feuille no 1 (logiciel R) , Feuille no 1 bis (logiciel SAS) : Simulation de séries temporelles, lissage exponentiel

Feuille no 2 : Modélisation de la partie déterministe d'une série temporelle

Feuille no 3 : Modèle AR pour le processus stationnaire

Feuille no 4 : Encore un Modèle AR

Feuille no 5 : Modèles ARMA, ARIMA  et SARIMA, elecequip.Rdata

Feuille no 6 : Modèle GARCH, modèle AR à seuil (TAR), SP_1993_2006.tex

Mini projet 2017 - PIB
GPDpercapita.Rdata, Tx_GPDpercapita.Rdata, PIBtx7.Rdata

Mini projet 2014
Pour obtenir la série "stationnaire", j'ai fait
t = seq(1975,2014,by=1/12)
Y1 = Y-11+.07*sin(2*pi*t/32)-.06*cos(2*pi*t/32/2)-.05*sin(2*pi*t/32/2)
    avec Y la série du nombre de naissances et
Y1.m = apply(matrix(Y1[1:468],12,39),1,mean)
Y1.sd = apply(matrix(Y1[1:468],12,39),1,sd)
Y1.m = rep(Y1.m,39)
Y1.sd = rep(Y1.sd,39)

Y2 = (Y1[1:468]-Y1.m)/Y1.sd

Ainsi, si vous obtenez des prévisions pour Y2, il faut les multiplier par Y1.sd, ajouter Y1.m puis ajouter 11-.07*sin(2*pi*t/32)+.06*cos(2*pi*t/32/2)+.05*sin(2*pi*t/32/2)

Mini projet 2013

Données de mortalité et pollution , Los angeles

Données du Nombre de naissances en France entre 1975 et 2014, Nombre de naissances en France : série supposée stationnaire entre janvier 1975 et décembre 2013

Données de températures annuelles globales

Données de températures mensuelles en France entre 1901 et 2000

Données pèches volumes mensuels péchés (poissons.dat) en Finistère Nord