Master Sciences, Technique, Santé

Nom de l’UE : Mif35 - Séries chronologiques, processus stochastiques, modèles et applications

Nombre de crédits : 3

UFR de rattachement : UFR Informatique

Responsables d’UE : Marcel Egea Tél. : [phone] Mèl. : [e-mail]

Contact formation : Behzad Shariat Tél. : [phone] Mèl. : [e-mail]

Enseignement présentiel : 30 heures

Répartition de l’enseignement présentiel :

Cours Magistraux 12 heures

Travaux Dirigés 9 heures

Travaux Pratiques 9 heures

Contrôle des connaissances
Contrôle continu : coefficient 0,4 TP	Examen terminal : coefficient 0,6
Type de l’UE Obligatoire : NON Formation : Parcours : Optionnelle : OUI  Formation : MASTER mention informatique Parcours : Général Place de l’UE dans le parcours : M1 Semestre : S2 Modalités d’accès à l’UE (pré-requis conseillés) : NON Lesquels :
Programme – contenu de l’UE - Notion de base de fonctions aléatoires - Séries chronologiques - Méthode classique (tendance, saisonnalité, moyenne mobile, lissage exponentiel…) - Méthode de Box et Jenkhins (AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA, FARIMA) - Modèles non linéaires (GARCH) - Mouvement brownien et processus fractals - Fonctions aléatoires particulières - Mouvement Brownien - Mouvement Brownien géométrique - Applications, utilisation du logiciel SAS Bibliographie FORTA D. et FUCHS, Processus scolastique DUNOD 2002 ISBN 2717818073 GOURIEROUX, Séries temporelles et modèles dynamiques Ed Economica 1990 ISBN 2717818073 BOSQ D. LECOUTRE JP, Analyse et prévision de séries chronologiques Ed Masson 1992 ISBN 2225838895 GUEGAN D. Séries chronologiques non linéaires à temps discret Ed Economica 1994 ISBN 2717825967 FDIDA PUJOLLE G., Modèle de système et de réseaux T1 et T2 Ed Eyrolles 1984 Compétences acquises Méthodologiques : Modèles des séries chronologiques par des modèles classiques et par les méthodes de Box et Jenkhins Techniques : Maitrises des techniques de prévisions avec l’outil logiciel SAS Secteur d’activité concerné et compétences métier acquises : Les prévisions de phénomènes temporels aléatoires sont importantes dans les secteurs du marketing - commercial, de la production, de la banque - finance.