FormationsDE 2ème/3ème cycleDESU Magistère Ingénieur EconomisteEnseignementsSéries temporelles

DESU Magistère Ingénieur EconomisteUE Séries temporelles

Responsable
  • Christian SCHLUTER
    Adresse de Christian SCHLUTER
Informations

Contenu

Ce cours de 24h est une introduction à la théorie et à des applications de méthodes de séries temporelles en économétrie. Le cours couvre les fondements théoriques de l'analyse des séries temporelles et fournit les outils pour réaliser des travaux empiriques avec des données de séries temporelles. Le cadre sera celui des modèles univariés stationnaires et non stationnaires.

Plan du cours :

  1. Concepts préliminaires : processus stochastiques, stationarité, ergodicité, fonction d'autocovariance et d'autocorrelation ; fonction d'autocorrelation partielle ; théorie asymptotique pour des processus dépendants.
  2. Modèles linéaires univariés stationnaires : les modèles ARMA ; Estimation, choix de modèles ; critère d'information ; tests de diagnostic
  3. modèles de sét=ries temporelles univariés non stationnaires ; tests de racine unité ; modèles avec changements de régimes...
  4. Régression avec erreurs autocorrélées. Erreurs standard robuste (HAC)
  5. Modèles non linéaires.

Compétences visées

Maitrise des méthodes ; prise en compte des dépendances et des corrélations dans les modèles dynamiques. Lien avec les modèles de l'économétrie.

Langue utilisée

Langue principale utilisée par cet enseignement : Anglais et Français.

Bibliographie

  • Hamilton, J. « Time Series Analysis » Princeton University Press (1994) ;
  • J.P. Florens, V. Marimoutou, A. Peguin-Feissolle « Econometric Modeling and Inference » 2007, Cambridge University Press ;
  • Brockwell, P, and R. Davis. « Time series : Theory and methods ». second edition Springer Verlag New York (1991) ;
  • Stock J.H. And M.W. Watson « Introduction to econometrics » Pearson Addison Wesley (chap 14-15) ;
  • Hayashi, F. « Econometrics ». Princeton University Press (2000),

Pré-requis recommandés

Le cours demande une certaine familiarité avec les probabilités et les statistiques Pour ceux qui sont en retard, quelques lectures utiles :

  1. « A course in Econometrics » A.S. Goldberger, Harvard University press chap 1-10 ;
  2. J.P.Florens, V.Marimoutou, A.Peguin-Feissolle « Econometric modeling and Inference » 2007 Cambridge University Press, chap 1-8.
  3. Quelques notions de programmations (en Matlab, R, Gauss, GRETL, ou n'importe quelle autre langage) sera utile mais pas essentiel

Modalités d'organisation

Cours magistraux. Devoirs à la maison (exercices et programmation), examen : devoir sur table et projets.

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