Modélisation et prévision des séries chronologiques
STA107


Objectifs pédagogiques :

But du cours : Ajustement des séries temporelles à l'aide de modèles basés sur des propriétés statistiques. Savoir choisir un modèle. Prévision à court-terme des séries temporelles

Public et conditions d'accès :

avoir réussi les UE : STA. 102 (Analyse des données, méthodes explicatives), STA. 103 (Calcul des probabilités), STA. 104 (Statistique mathématiques)  et STA 115 (Outils informatiques de la statistique) ou des examens équivalents.

Méthodes de validation :

contrôle continu et examen écrit.

Contenu de la formation :

Introduction : exemples, vocabulaires, description
Modèle de régression
Lissages exponentiels : simple, double, Holt-Winters
Etude de la tendance et de la saisonnalité
Modélisation des séries stationnaires : AR, MA, ARMA. Estimation, choix de modèle et prévision
Processus non stationnaire : ARIMA et SARIMA
Prédiction linéaire : Modèles d'état, Filtrage de Kalman
Analyse et prévision simultanées de plusieurs séries chrono
 

Bibliographie :
  • P. Brockwell and R. Davis: Time Series : Theory and Methods. Springer Series in Statistics. Springer, second edition, 1991
  • Aragon, Y. (2011): Séries temporelles avec R: Méthodes et cas. Springer Science & Business Media.

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants :

  • MR12301A : Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique parcours Statistique du risque pour la finance et l'assurance
  • MR12303A : Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique parcours Science des données
  • CC3100A : Certificat de compétence Statistique pour la finance
  • CC1200A : Certificat de compétence Data analyst - Chargé(e) d'études statistiques

Prochaines sessions de formation

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Centre de formation Semestre
2022/2023
Jours de
formation
Modalité Tarif    
Paris Semestre 1 270 €

Date de début des cours (*) :

  • 19/09/2022

* Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations.
  Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre.

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Légende :
Date de début de cours :
  • Île-de-France :
    • 1er semestre et annuel : 26/09/2022
    • 2e semestre : 01/03/2023
  • Paris :
    • 1er semestre et annuel : 19/09/2022
    • 2e semestre : 06/02/2023

Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations. Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre.

Tarif :

Seul le financement à titre individuel est proposé à l'inscription en ligne. Si vous souhaitez financer votre formation par votre entreprise, vous devez demander un devis auprès de nos centres Tarifs en vigueur depuis le 17 juin 2020.

Annuel :

Il s'étend de fin septembre / début octobre à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Semestre 1 :

Il s'étend de fin septembre / début octobre à fin janvier / début février (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Semestre 2 :

Il s'étend de fin février / début mars à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Cours du soir :

Les cours commencent le plus souvent à 18h30 dans les centres.

  Cours en journée :

Se renseigner auprès du centre pour connaître les horaires.

Cours en ligne :

Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant. Des regroupements peuvent être proposés dont certains sont obligatoires.

  Classe virtuelle :

L'enseignant à distance intervient en direct et en visioconférence sur la plateforme d'e-learning. Il complète son intervention par des activités interactives (exercices échanges…)

  Cours en ligne hybride :

Cette modalité propose une majorité de cours en ligne tuteurés et des regroupements en présentiel obligatoires.

  Cours hybrides :

Cette modalité mixe des cours en présentiel (en cours du soir ou en journée) et des cours en ligne.

  Cours en ligne organisés par un autre
centre CNAM Régional :

Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant.

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