La méthodologie de BOX JENKINS pour analyser une série chronologique représente la réponse statistique à ce problème. Il s’agit de choisir dans la vaste classe des modèles ARIMA le modèle reproduisant au mieux la série étudiée. La panoplie statistique habituelle peut s’appliquer : estimation des paramètres du modèle, tests d’hypothèse, analyse des résidus, identification d’observations atypiques, prévision.
Lorsque les données ont une structure probabiliste suffisamment stable au cours du temps et sont assez nombreuses pour permettre une estimation de cette structure, l’approche BOX JENKINS permet d’obtenir les prévisions les plus précises.
La théorie sous-jacente à la méthodologie de BOX JENKINS est complexe, elle est cependant indispensable à une bonne utilisation des logiciels. Il faut avoir en mémoire les propriétés des modèles ARIMA pour pouvoir choisir le modèle adapté aux données. Nous
Présentons donc les résultats théoriques essentiels dans une première partie.
L’objectif de cet exposé est de permettre une bonne utilisation des logiciels d’analyse d’une série chronologique à l’aide de la méthode de BOX JENKINS
Plan :
INTRODUCTION
PARTIE I : LA THEORIE.
PARTIE II : LE PROCESSUS (AR) ET LE PROCESSUS
(MA).
PARTIE III : ARMA ET ARIMA.
PARTIE IV : APPLICATION