Analyse de séries temporelles

Objectifs

Comprendre les caractéristiques des séries temporelles
Appliquer des méthodes d’analyse adaptées aux données chronologiques
Modéliser et prévoir les évolutions futures à partir des séries
Interpréter les résultats pour soutenir la prise de décision financière

Participants

Analystes financiers, data scientists, statisticiens, gestionnaires de portefeuille

Pré-requis

Connaissances de base en statistiques et analyse de données

Programme

Identifier les composantes d’une série temporelle : tendance, saisonnalité, bruit
Nettoyer et préparer les données chronologiques
Décomposer une série temporelle en ses composantes principales
Appliquer les méthodes de lissage exponentiel simple et double
Modéliser avec les modèles AR, MA, ARMA, ARIMA
Évaluer la qualité des modèles avec les critères statistiques
Diagnostiquer les erreurs et ajuster les paramètres
Valider les modèles sur des données de test
Prévoir les valeurs futures à court et moyen terme
Utiliser les outils logiciels pour automatiser l’analyse
Interpréter les résultats pour la gestion financière
Documenter les modèles et analyses réalisées
Actualiser les prévisions selon les nouvelles données

Exercices pratiques

Analyser une série temporelle financière réelle
Décomposer une série en tendance et saisonnalité
Estimer un modèle ARIMA sur des données chronologiques
Réaliser des prévisions à partir d’un modèle statistique

Aptibox

Modèles types pour analyse de séries temporelles
Guide des étapes de préparation et modélisation
Checklist pour valider les prévisions
Exemple d’application annotée avec logiciels

Référence

DAR11

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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