Objectifs

Ce cours a pour objectif d'introduire les étudiants à l'analyse des séries temporelles. Les séries temporelles consituent un type de données très répandues. Ces données sont particulièrement importantes pour l'étude de la macroéconomie ou de la finance. Leur modélisation est utile pour la prévision, l'analse dynamique de mécanismes macroéconomiques ou encore pour l'évaluation de risques divers.

La présentation théorique d'outils standards d'analyse des séries temporelles sera complétée par des séances de travaux pratiques. Au cours de ces dernières, les étudiants seront amenés à appliquer les techniques vues en cours sur des données réelles.

Contenus

Les notions couvertes par ce cours sont les suivantes:

A- Modélisation de processus univariés:

• Processus ARMA: présentation, estimation et prévision.
• Modèles à volatilité stochastique (ARCH et GARCH): présentation, estimation et prévision.

B- Modélisation de processus multivariés:

• Modèles vectoriels autorégressifs (VAR).
• Dérivation de fonctions de réponses, qui sont des outils clés de l'analyse macroéconomique. La problématique de l'identification de chocs structurels sera notamment étudiée.
• Cointégration des séries temporelles.

C- Si le temps le permet, les modèles à changement de régime seront introduits.

Les séances de travaux pratiques illustreront les précédents points. Le logiciel utilisé sera R.

Références

* Gourieroux, C., et A. Monfort (1995), Statistics and Econometrics Models, volumes 1 and 2, Cambridge University Press.

* Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.

* Stock, J., et Watson, M. (2003), Introduction to Econometrics, Addison-Wesley Series in Economics.

Pré-requis

Connaissances de base en économétrie et en statistique.

Evaluation

1ère tentative

Examen:

Ecrit 1h30 heures

Documentation:

Autorisée avec restrictions

Calculatrice:

Autorisée

Evaluation:

La note finale est la moyenne équi-pondérée de deux notes:

1. La première note est issue d'un examen online sur site (ENEP),de durée 1h30.
2. La seconde note est fondée sur un projet impliquant l'étude de données réelles. Les projets sont portés par des groupes pouvant compter jusqu'à trois individus chacune. Les étudiants seront encouragés à travailler sur le projet dès le milieu de semestre, et ce notamment pour profiter de séances de travaux pratiques qui seront spécifiquement dédiées au projet. Les groupes présenteront leurs résultats durant les dernières séances du cours. Un rapport écrit (fichier pdf) ainsi que les codes et données utilisés seront transmis au professeur la semaine précédant la présentation.

Rattrapage

Examen:

Ecrit 1h30 heures

Documentation:

Autorisée avec restrictions

Calculatrice:

Autorisée

Evaluation:

En cas de rattrapage, les étudiants ont un nouvel examen écrit (online sur site, ENEP) de 1h30. Cet examen couvre l'ensemble du cours; étant "intégratif", il pourra comporter des questions concernant à la fois les aspects théoriques et pratiques relatifs aux séries temporelles.