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Introduction à l'analyse et à la modélisation des séries temporelles
avec le logiciel R

Fiche formation

Description

Public concerné

Toute personne, étudiant, doctorant, ingénieur, enseignant ou chercheur ayant recours à des séries chronologiques et désireuse de les analyser sous R.

Prérequis

Bonne familiarisation au logiciel R.

Objectifs

Initiation à l´étude des séries chronologiques : description et comparaison de séries temporelles, lissages, modélisations ARIMA, ARCH et TAR, utilisations en prévision.

Durée et autres formalités

Durée : Trois jours

Interentreprises (La Teste-de-Buch)

Nombre de stagiaires limité à 6.
Dates : nous consulter

Intra-entreprise

Groupe de 12 personnes au plus.
Dates : à définir avec le client.

Prix : nous consulter

Nos formations sont exonérées de TVA.
Un tarif dégressif s'appliquera à partir de 3 formations facturées.

Programme de la formation

Introduction
  • Généralités
  • Conventions d'écriture
Les dates et heures dans R
La fonction ts() et l'objet 'time series'
  • Principaux arguments
  • Exemples de paramétrages de séries temporelles
  • Conversion d'un tableau en série temporelle : série simple ; série multiple
Graphiques de base et description des séries temporelles
  • Composantes d'une série temporelle
  • Le chronogramme : AirPassengers ; taux de change livres-dolalrs ; repérage de ruptures de tendance
  • Modification de la série temporelle : imputation de données manquantes ou aberrantes ; transformations des données
  • Décomposition: tendance, saisonnalité et bruit
  • Corrélations croisées
Modélisations et prévisions
  • Généralités
  • Filtrage et lissage exponentiel : filtrage par moyenne mobile ; lissages exponentiels
  • Modèles ARIMA : stationnarité ; modélisation AR, MA et ARIMA : le modèle SARIMA (p, d, q)(P,D,Q)m ; le modèle ARIMAX ; résumé d'une démarche de modélisation ARIMA ; choix et estimation du modèle ARIMA
  • Modèles (G)ARCH : généralités : modélisation de la volatilité ; prévision avec un modèle GARCH
  • Les modèles à seuil TAR : généralités ; un exemple avec un seul seuil
Pour aller plus loin
  • Modèles multivariés
  • Analyse spectrale
  • Séries chronologiques à pas irrégulier
Exercices en autonomie sous RStudio
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