L’objectif du cours est de faire le prolongement des concepts et des techniques économétriques acquises lors des cours introductifs de statistique ou économétrie dans les semestres précédents. D’une part, contrairement au contexte des cours ci-dessus cités, au lieu d’être en situation de processus générateur de données i.i.d., on va se situer dans le contexte des données provenant de séries temporelles, donc des données avec caractère non i.i.d.
Plan du cours :
- Chapitre 1 : Présentation du cours. Rappel notions Stat/Proba vues dans le cas i.i.d.
- Chapitre 2 : Concept de stationnarité en économétrie des séries temporelles. Stationnarité faible et forte. Bruit blanc. Théorème de représentation de Wold.
- Chapitre 3 : Classe des processus MA(q). Inversibilité des processus. Analyse théorique complète pour les modèles MA(1) et MA(2).
- Chapitre 4 : Classe des processus AR(p). Stationnarité de second ordre. Analyse théorique complète pour les modèles AR(1) et AR(2).
- Chapitre 5 : Inférence statistique dans un modèle AR(1) et AR(2). Méthode de Yule-Walker.
- Chapitre 6 : Inférence statistique dans un modèle MA(1) et MA(2). Méthode de Box-Jenkins.
- Chapitre 7 : Classe des processus ARMA(p,q). Analyse théorique du modèle ARMA(1,1). Stationnarité et inversibilité du processus. Inférence statistique.
- Chapitre 8 : Choix optimal des ordres p et q. Prévision et validation du modèle.
