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Analyse des séries temporelles : applications à l'économie et à la gestion cours et exercices corrigés
Cette 4e édition, mise à jour des développements les plus récents et enrichie d une étude de cas récapitulative, traite de manière pédagogique les techniques classiques et modernes d analyse des séries temporelles. Elle répond aux questions suivantes : Quelles sont les méthodes de prévision des vent...
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|---|---|
| Auteurs principaux : | , |
| Format : | Manuel |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Analyse des séries temporelles : applications à l'économie et à la gestion : cours et exercices corrigés / Régis Bourbonnais, Michel Terraza |
| Édition : | 4e édition |
| Publié : |
Malakoff :
Dunod
, DL 2016, cop. 2016 |
| Description matérielle : | 1 vol. (IX-354 p.) |
| Collection : | Éco sup. Manuel et exercices corrigés |
| Accès en ligne : |
Compléments en ligne
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| Sujets : |
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| 339 | |a Une explication des différentes méthodes d'analyse classiques et modernes de séries statistiques temporelles : processus aléatoires Arma, Arfima, etc. Ces méthodes s'appliquent à diverses disciplines telles que la prévision macroéconomique, la finance, le marketing. Les auteurs proposent un cours et des exercices corrigés pour une mise en pratique des connaissances sur les logiciels spécialisés. ©Electre 2016 | ||
| 300 | |a Compléments en ligne |u http://www.regisbourbonnais.dauphine.fr/fr/publications/analyse-des-series-temporelles.html |2 Compléments en ligne | ||
| 320 | |a Bibliogr. p. 345-352. Index | ||
| 330 | |a Cette 4e édition, mise à jour des développements les plus récents et enrichie d une étude de cas récapitulative, traite de manière pédagogique les techniques classiques et modernes d analyse des séries temporelles. Elle répond aux questions suivantes : Quelles sont les méthodes de prévision des ventes ? Que sont un lissage exponentiel et la méthodologie de Box-Jenkins ? Comment procéder à l analyse spectrale ? Que sont les tests de racine unitaire et comment les utiliser ? Pourquoi recourir aux processus ARFIMA ou ARCH ?À forte incidence mathématique, réputée technique, l analyse des séries temporelles trouve des applications diverses en macroéconomie, finance, marketing... | ||
| 333 | |a L3 et master de sciences économiques et de gestion, écoles de commerce et d'ingénieurs, économistes d'entreprise, chercheurs | ||
| 359 | 2 | |p P. 3 |b Partie I, L'analyse classique des séries chronologiques |p P. 7 |c 1. L'analyse de la saisonnalité |p P. 43 |c 2. Prévision d'une série chronologique |p P. 77 |b Partie II, Traitement des séries temporelles, réalisations de processus aléatoires |p P. 81 |c 3. Processus aléatoires stationnaires et processus ARMA |p P. 115 |c 4. Les processus aléatoires dans le domaine des fréquences |p P. 153 |c 5. Les processus aléatoires non stationnaires |p P. 205 |c 6. L'identification des processus ARMA |p P. 239 |c 7. L'estimation, les tests de validation et la prévision des processus ARMA |p P. 281 |c 8, Processus à mémoires longues et processus non linéaires | |
| 410 | | | |0 059396385 |t Éco sup. Manuel et exercices corrigés |x 1637-6773 | |
| 606 | |3 PPN027359875 |a Modèles économétriques |3 PPN03020934X |x Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027245276 |a Prévision économique |3 PPN03020934X |x Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027869970 |a Séries chronologiques |3 PPN03020934X |x Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
| 606 | |a Economic forecasting |2 c | ||
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| 979 | |a DEC | ||
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