Article

1 - DOMAINES APPLICATIFS

2 - SÉRIES TEMPORELLES : PROCESSUS ALÉATOIRES ET RÉALISATIONS

  • 2.1 - C'est un processus aléatoire particulier
  • 2.2 - C'est une réalisation d'un processus aléatoire
  • 2.3 - Organisation du document

3 - TENDANCES ET FACTEURS SAISONNIERS

4 - COVARIANCE ET DENSITÉ SPECTRALE

5 - PROCESSUS ARMA

6 - PROCESSUS ARMA INTÉGRÉS

7 - PROCESSUS SARIMA ET À CORRÉLATION PÉRIODIQUE

8 - PROCESSUS GARCH

9 - EXEMPLE D'APPLICATION

10 - CONCLUSION, PERSPECTIVES

Article de référence | Réf : TE5220 v1

Séries temporelles

Auteur(s) : Michel PRENAT

Relu et validé le 06 janv. 2020

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RÉSUMÉ

Les séries temporelles, ou séries chronologiques, se rencontrent dans un grand nombre de domaines d'application : finance et économétrie, médecine et biologie, sciences de la Terre et de l'Espace, traitement du signal, métrologie, etc. Cet article décrit les principaux types de séries temporelles et les techniques qui leur sont appliquées afin de les analyser. On cherche en général à les décrire et à en donner les propriétés par des modèles ou des "résumés" dont les éléments sont obtenus par un processus d'identification. On étudie ensuite comment de tels modèles ainsi élaborés sont utilisés pour des opérations de plus haut niveau. L'article se concentre sur les séries mono-variées (une seule quantité est observée au cours du temps), tout en présentant quelques ouvertures sur les séries multi-variées et les techniques applicables. Il s'appuie, d'une part sur des séries réelles, et d'autre part sur des séries simulées, par volonté didactique.

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Auteur(s)

  • Michel PRENAT : Directeur technique politique d'innovation – Thales Optronique - Professeur associé – Université Paris Sud

INTRODUCTION

Les séries chronologiques sont des séries d'observations d'une (ou plusieurs) quantité(s) au cours du temps. On parle, selon les cas, de séries uni-variées, ou de séries multi-variées. Cet article développe essentiellement les techniques relatives aux séries uni-variées, tout en faisant une incursion dans les séries multi-variées pour des problèmes particuliers. Pour les séries uni-variées, les observations appartiennent à l'ensemble des réels . Cependant, dans les cas où elles sont complexes (par exemple, le signal observé à la sortie d'un récepteur de radar), elles sont encore considérées comme uni-variées.

Les instants d'observations sont discrets, sans être nécessairement répartis de façon régulière. Parmi les techniques décrites dans cet article, dont les fondements supposent cette répartition régulière, certaines s'étendent aisément au cas non régulier, d'autres supposent des aménagements plus complexes.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-te5220


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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - ALLAN (D.W.) -   Statistics of atomic frequency standards.  -  IEEE Proceedings, 54, p. 221-235 (1966).

  • (2) - AZENCOTT (R.), DACUNHA-CASTELLE (D.) -   Séries d'observations irregulières. Modélisation et prévision.  -  Masson (1984).

  • (3) - BISCAY (R.), LAVIELLE (M.), GONZALES (A.), CLARK (I.), VALDÉS (P.) -   Maximum a posteriori estimation of change points in the eeg.  -  International Journal of Bio-Medical Computing, 38, p. 189-196 (1995).

  • (4) - BROCKWELL (P.), DAVIS (R.) -   Time series : theory and methods.  -  Springer Series in Statistics, Springer, second edition (1991).

  • (5) - ENGLE (R.F.) -   Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of united kingdom inflation.  -  Econometrica, 50(4), p. 987-1007, juil. 1982.

  • (6) - GARDNER (W.A.), NAPOLITANO (A.), PAURA (L.) -   Cyclostationarity :...

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