Mise en évidence des composantes tendancielle, saisonnière et irrégulière des séries temporelles, à travers les modèles ARIMA
Institution:
Paris 7Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Pas de résumé disponible.
Abstract FR:
Le problème des séries temporelles abordé dans cette étude se résume en une approche de l'ajustement saisonniers basé sur la modélisation ARIMA. Ce modèle se préoccupe surtout du problème de prédiction en se ramenant à des processus stationnaire. L'étude comporte la présentation des généralités sur la décomposition des processus stationnaires et non stationnaires du 2ème ordre, la présentation d'une méthode de décomposition empirique des séries temporelles, qui suivent la classe des modèles ARIMA développés par BOX, JENKINS et BOX, TIAO. La partie informatique met en relief l'utilisation de l'algorithme de TUNNICLIFFE-WILSON pour améliorer sa performance. Le programme de traitement des données a été écrit en FORTRAN 77 sur MULLICS de l'institut de recherche des transports