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#1 01-03-2009 17:26:57

loulou
membre extérieur
Date d'inscription: 08-02-2009
Messages: 41

Interprétation de résultats (séries temporelles)

Bonjour,

J'ai lu une étude qui étudiait la série du prix d'une matière première. La conclusion de l'étude était le prix est un ARIMA(1,1,1) à erreurs GARCH.
Ma question est surement bête mais comme je n'ai pas de réponse, je me permets de la poser.
Quelle conclusion peut on tirer de ce résultat sur le prix de la matière première, mise a part sur son évolution est très volatile?
Merci par avance si je peux avoir une réponse.

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#2 01-03-2009 18:47:42

loulou
membre extérieur
Date d'inscription: 08-02-2009
Messages: 41

Re: Interprétation de résultats (séries temporelles)

J'aurais également une seconde question plus en arrière sur la même étude. Une fois que l'on a la fonction d'autocorrélation pour des données quotidiennes. J'ai pris un retard de 30. J'ai beaucoup de résultats très significatifs, pour les retards 1, 12, 14, 19, 25, 28 et 29. (valeurs ou l'ACF et le PACF est le plus grand grand).
Comment choisir le bon modèle ARMA?

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#3 02-03-2009 10:40:08

esa_gc
Moderator
Date d'inscription: 21-02-2007
Messages: 418

Re: Interprétation de résultats (séries temporelles)

très rapidement : dans votre premier message votre affirmation 'série très volatile' n'est pas du tout assurée....où alors il faudrait préciser. On a l'impression en vous lisant que cette conclusion vous est inspirée par le fait d'avoir un résidu qui obéit à un GARCH. Mais alors c'est faux : il y a simplement une variance conditionnelle qui n'est pas constante, mais rien qui renseigne par exemple sur la taille de la variance non conditionnelle des erreurs, cette dernière pouvant être employée comme mesure de la volatilité. En revanche cela pourrait être inspiré par la présence d'une racine unitaire : pour le coup votre série a une variance qui augmente dans le temps. Maintenant, si cet aspect des choses vous intéresse, ça vaudrait peut être le coup de discuter de l'importance de la marche au hasard dans les fluctuations de votre série. Un bon point de départ est l'article de Cochrane :
How Big is the Random Walk in GNP? Journal of Political Economy 96 (October 1988) 893-920. Il est disponible sur son site personnel : http://faculty.chicagobooth.edu/john.co … ch/Papers/).

Pour votre autre question : on ne peut bien sûr rien dire avec les informations que vous donnez. Avez-vous vérifié que les mêmes lags significatifs sont mis en évidence sur différentes sous-périodes ? En l'absence de saisonalité, la présence de "trous" est toujours difficile à expliquer. Si c'est une "saisonalité", elle doit être robuste sur différents échantillons. Le plus simple, dans votre cas, est d'ajuster différents processus et d'utiliser un critère de sélection pour vous guider. Là encore n'hésitez pas à construire des sous-échantillons pour regarder la robustesse des conclusions. Enfin, plutôt que de parler du "bon" processus, dites le meilleur au sens de tel critère....

Dernière modification par esa_gc (02-03-2009 10:41:12)

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