ENSAE Paris - École d'ingénieurs pour l'économie, la data science, la finance et l'actuariat

Time Series 3A-CI/MS

Enseignant

ZAKOÏAN Jean-Michel

Département : Finance

Objectif

Le cours de séries temporelles du cursus intégré a pour objectif de rappeler les diverses méthodes introduites dans des cours antérieurs qui se rapportent explicitement au traitement et à la modélisation des séries temporelles. Il couvre les bases vues dans le cours de séries temporelles linéaires de la deuxième année de l'ENSAE. Le cours magistral est complété par des séances de travaux dirigés.

A l’issue de ce cours, les étudiants doivent être capable de:

  • Décomposer une série en présence de tendance/cycle/aléa.
  • Estimer et analyser des modélisations ARMA, iii) estimer et analyses modélisations à correction d'erreur.

Plan

  1. Concepts de base (opérateurs, ergodicité et stationnarité, moyenne, fonction d'autocovariance, estimateurs d'échantillon)
  2.  Processus autorégressif, moyenne mobile et ARMA (théorie et propriétés)
  3. Construction de modèles (ACF, PACF, analyse des résidus)
  4.  Prévision avec les modèles ARMA
  5.  Modèles de racine unitaire et ARIMA (tests de racine unitaire, modélisation)
  6. Séries chronologiques saisonnières

Références

Hamilton (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.
Gouri eroux and Monfort (1995), Séries temporelles et modéles dynamiques, Economica
Tsay, Analysis of Financial Time Series, John Wiley & Sons, Inc Slides, notes, codes