Analyse spectrale des séries temporelles en économie PDF Download
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Author: Clive William John Granger
Publisher:
ISBN:
Category : Econometrics
Languages : fr
Pages : 332
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Book Description
Author: Clive William John Granger
Publisher:
ISBN:
Category : Econometrics
Languages : fr
Pages : 332
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Book Description
Author: Régis Bourbonnais
Publisher: FeniXX
ISBN: 2130685676
Category : Business & Economics
Languages : fr
Pages : 302
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Book Description
Quelles sont les nouvelles méthodes d'analyse des séries temporelles ? Comment stationnariser une chronique ? Qu'est-ce qu'un lissage exponentiel ? Comment interpréter un corrélogramme et un spectre ? Ce livre répond aux questions concernant les différentes méthodes d'analyse de séries temporelles : les méthodes standards de traitement des séries temporelles (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel) puis les techniques plus modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, modèles ARIMA, modèles ARCH...). Les applications de ces techniques sont multiples et concernent des disciplines très diverses : prévision macroéconomique, finance, marketing, etc. Les auteurs ont voulu, par une alternance systématique de cours et d'exercices, répondre à un besoin pédagogique qui est de mettre rapidement en pratique les connaissances théoriques et, ainsi, d'utiliser de manière opérationnelle les acquis du cours. La correction des exercices est illustrée par l'utilisation de logiciels. Un site internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement. Ce livre s'adresse aux étudiants (Sciences économiques, Gestion, Écoles de Commerce et d'Ingénieurs...) ainsi qu'aux praticiens de l'économétrie des séries temporelles (économiste d'entreprise, chercheurs...) qui, confrontés à des problèmes d'analyse de séries temporelles, trouveront les réponses pratiques aux différentes questions qu'ils peuvent se poser.
Author: Régis Bourbonnais
Publisher:
ISBN: 9782100484362
Category : Econometric models
Languages : fr
Pages : 318
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Book Description
Ce livre traite de manière pédagogique l'ensemble des méthodes - classiques et modernes - d'analyse des séries temporelles et répond aux questions suivantes : Comment élaborer des prévisions de ventes ? Comment interpréter un corrélogramme et un spectre ? Qu'est ce qu'un lissage exponentiel ? Comment procéder aux tests de racine unitaire ? Qu'est ce qu'un processus ARMA et la méthodologie de Box-Jenkins ? Pourquoi recourir aux processus ARFIMA de mémoire longue ? Comment détecter un processus ARCH ? L'ouvrage aborde les méthodes économétriques des séries temporelles qui ont valu, en 2003, le prix Nobel d'économie à l'Américain Robert F. Engle et au Britannique Clive W. J. Granger et en présentent les techniques standards de traitement (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel), puis les méthodes modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, tests de racines unitaires, modèles ARIMA et ARFIMA, modèles ARCH,...). Les applications de ces techniques concernent des disciplines très diverses comme la prévision macroéconomique, la finance, le marketing, etc. L'alternance systématique de cours et d'exercices corrigés permet de mettre en pratique les connaissances acquises dans le cours. Les corrigés des exercices sont accompagnés de l'utilisation de logiciels. Un site Internet permet au lecteur de télécharger les séries statistiques utilisées et les programmes de traitement.
Author: Régis Bourbonnais
Publisher:
ISBN: 9782100835867
Category :
Languages : fr
Pages : 357
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Book Description
Cet ouvrage aborde de manière claire et pédagogique l'ensemble des méthodes - classiques comme modernes - d'analyse des séries temporelles, domaine dont les applications économiques sont toujours plus nombreuses : prévision macro-économique, finance, marketing... Les méthodes standard de traitement des séries temporelles (régression, méthodes de désaisonnalisation, lissage exponentiel), puis les techniques modernes (analyse spectrale, étude de stationnarisation, tests de racines unitaires, modèles ARIMA et ARFIMA, modèles ARCH...) sont expliquées en détail. Chaque chapitre présente ainsi : les objectifs de connaissance et les concepts à maîtriser ; un cours assorti de nombreux exercices pour mettre rapidement en pratique les connaissances théoriques et se préparer aux examens ; une rubrique « L'essentiel » pour retenir les points clés. Cette 5e édition s'enrichit de nouveaux exercices et est à jour des développements les plus récents. Elle s'adresse aux étudiants (Sciences économiques, Gestion, écoles de commerce et d'ingénieurs...) et aux professionnels de l'économétrie des séries temporelles (économistes d'entreprise, chercheurs...) qui trouveront ici des réponses pratiques aux différentes questions qu'ils peuvent se poser.
Author: Régis Bourbonnais
Publisher: Dunod
ISBN: 2100842560
Category : Business & Economics
Languages : fr
Pages : 368
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Book Description
L’analyse des séries temporelles, discipline faisant appel à des mathématiques poussées, trouve ses applications principales en macroéconomie, en finance, ou en marketing. Cet ouvrage explique de manière pédagogique les techniques classiques et modernes d’analyse des séries temporelles. Le lecteur y découvrira entre autres quelles sont les méthodes de prévision des ventes, ce que sont un lissage exponentiel et la méthodologie de Box-Jenkins, comment procéder à l’analyse spectrale, pourquoi recourir aux processus ARFIMA ou ARCH ou à quoi correspondent les tests de racine unitaire et comment les utiliser. Les séries statistiques et les programmes de traitement utilisés dans les exercices sont téléchargeables sur le site dunod.com.
Author: Christian Gourieroux
Publisher: FeniXX
ISBN: 2402460423
Category : Business & Economics
Languages : fr
Pages : 667
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Book Description
Ce livre est une présentation synthétique des méthodes d'analyse des séries temporelles, et de leurs utilisations en économétrie. Les méthodes classiques, comme la dé-saisonnalisation ou la prévision fondée sur des modèles ARIMA, sont étudiées en détail. Il en est de même des problèmes plus récents, comme la causalité, l'exogénéité, la co-intégration, les tests de racine unité, les processus fractionnaires, les anticipations... Enfin, les techniques issues de l'automatique, comme le filtrage et le lissage de Kalman, sont également décrites et utilisées pour la modélisation des séries économiques. Des exercices - et une bibliographie - sont disponibles pour chaque chapitre. La deuxième édition intègre, en particulier, les développements récents de l'économétrie des processus non stationnaires.
Author: J.B. Elsner
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1475725140
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 167
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Book Description
The term singular spectrum comes from the spectral (eigenvalue) decomposition of a matrix A into its set (spectrum) of eigenvalues. These eigenvalues, A, are the numbers that make the matrix A -AI singular. The term singular spectrum analysis· is unfortunate since the traditional eigenvalue decomposition involving multivariate data is also an analysis of the singular spectrum. More properly, singular spectrum analysis (SSA) should be called the analysis of time series using the singular spectrum. Spectral decomposition of matrices is fundamental to much the ory of linear algebra and it has many applications to problems in the natural and related sciences. Its widespread use as a tool for time series analysis is fairly recent, however, emerging to a large extent from applications of dynamical systems theory (sometimes called chaos theory). SSA was introduced into chaos theory by Fraedrich (1986) and Broomhead and King (l986a). Prior to this, SSA was used in biological oceanography by Colebrook (1978). In the digi tal signal processing community, the approach is also known as the Karhunen-Loeve (K-L) expansion (Pike et aI., 1984). Like other techniques based on spectral decomposition, SSA is attractive in that it holds a promise for a reduction in the dimen- • Singular spectrum analysis is sometimes called singular systems analysis or singular spectrum approach. vii viii Preface sionality. This reduction in dimensionality is often accompanied by a simpler explanation of the underlying physics.
Author: Lambert H. Koopmans
Publisher: Elsevier
ISBN: 0080541569
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 385
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Book Description
To tailor time series models to a particular physical problem and to follow the working of various techniques for processing and analyzing data, one must understand the basic theory of spectral (frequency domain) analysis of time series. This classic book provides an introduction to the techniques and theories of spectral analysis of time series. In a discursive style, and with minimal dependence on mathematics, the book presents the geometric structure of spectral analysis. This approach makes possible useful, intuitive interpretations of important time series parameters and provides a unified framework for an otherwise scattered collection of seemingly isolated results.The books strength lies in its applicability to the needs of readers from many disciplines with varying backgrounds in mathematics. It provides a solid foundation in spectral analysis for fields that include statistics, signal process engineering, economics, geophysics, physics, and geology. Appendices provide details and proofs for those who are advanced in math. Theories are followed by examples and applications over a wide range of topics such as meteorology, seismology, and telecommunications.Topics covered include Hilbert spaces; univariate models for spectral analysis; multivariate spectral models; sampling, aliasing, and discrete-time models; real-time filtering; digital filters; linear filters; distribution theory; sampling properties ofspectral estimates; and linear prediction. - Hilbert spaces - univariate models for spectral analysis - multivariate spectral models - sampling, aliasing, and discrete-time models - real-time filtering - digital filters - linear filters - distribution theory - sampling properties of spectral estimates - linear prediction
Author: Masanao Aoki
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3642455654
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 262
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Book Description
In seminars and graduate level courses I have had several opportunities to discuss modeling and analysis of time series with economists and economic graduate students during the past several years. These experiences made me aware of a gap between what economic graduate students are taught about vector-valued time series and what is available in recent system literature. Wishing to fill or narrow the gap that I suspect is more widely spread than my personal experiences indicate, I have written these notes to augment and reor ganize materials I have given in these courses and seminars. I have endeavored to present, in as much a self-contained way as practicable, a body of results and techniques in system theory that I judge to be relevant and useful to economists interested in using time series in their research. I have essentially acted as an intermediary and interpreter of system theoretic results and perspectives in time series by filtering out non-essential details, and presenting coherent accounts of what I deem to be important but not readily available, or accessible to economists. For this reason I have excluded from the notes many results on various estimation methods or their statistical properties because they are amply discussed in many standard texts on time series or on statistics.
Author: Germain Baumann
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages :
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