Séries chronologiques

Contrairement aux analyses d'échantillons aléatoires,une série chronologique représente les valeurs successives d'une variable prises à des intervalles de temps,réguliers ou non. Cette variable peut présenter des évolutions aléatoires ou des cycles qui se renouvellent selon des périodes de temps déterminées. Cette ressource propose d'analyser les séries chronologiques et d'en déduire des prévisions.

Disciplines : Statistiques mathématiques
Mots-clés : statistiques,évolution de séries,représentations graphiques,,anticipations
Type de document : ressource interactive
Type de ressource : lecture,exercise
Niveau : bac+3,bac+4,formation continue
Publics visés : learner
Proposition d'utilisation : Cette ressource constitue une partie des besoins en outils statistiques pour les étudiants de master d'économie et gestion, mais aussi de toutes les personnes qui utilisent des séries de données dans le but de décrire et de prévoir des évènements chiffrables. La ressource, composée de quatre parties, permet un apprentissage progressif, accessible par des personnes ayant une culture de base statistique (statistiques descriptives, statistiques appliquées, ?). Chaque partie est construite sur une partie théorique complétée par des exemples et exercices. Une partie représente un effort d'environ 3 heures de travail pour l'apprenant. Il est indispensable de bien maîtriser une partie avant de passer à la suivante.   L'objectif de cette ressource est de : - décrire le phénomène représenté par la séquence d'observations - interpréter et expliquer les évolutions passées - réaliser des prévisions, c'est-à-dire prévoir les valeurs que la variable devrait prendre pour les prochaines périodes.  Cette ressource permet également de découvrir des séries chronologiques et leurs particularités, de maîtriser l'analyse d'une série temporelle, d'analyser des composantes d'une série chronologique, de repérer des saisonnalités, d'interpréter et prévoir les évolutions d'une série chronologique.  Cette ressource peut être utilisée 50-90% à distance ou totalement à distance.
Auteurs ou éditeurs : Denis ABECASSIS,Nathalie CHEZE,Université Paris Ouest Nanterre la Défense,AUNEGE