Bonjour,

La cointegration est une notion rencontree dans l'etude des series temporelles quand deux ou plusieures series sont individuellement integrees, mais une combinaison lineaire de ces series a un ordre plus petit d'integration. Par exemple, si deux series sont I(1), mais une combinaison lineaire des deux est I(0), on dit que les series sont cointegrees.
La notion de correlation entre des variables numeriques renvoie a l'etude de l'intensite du liaison (sous forme de relation affine) entre ces variables. Dans le cas des variables numeriques, il s'agit d'une regression lineaire.
En conclusion, les deux notions ne sont pas equivalentes.

Bonjour Samsamo

A toute série statistique, temporelle ou en coupe instantanée, il est possible d'appréhender la notion de corrélation donc de calculer le coefficient de correlation.

On ne parle de cointégration que dans le cas de séries temporelles et on n'en parle pas pour tout couple de séries temporelles. On n'en parle seulement dans le cas que t'as expliqué ruxandra.

A plus

Bonjour,

Pour repondre a la premiere partie de la question: oui, tu peux calculer la correlation sur les donnees brutes - le coeff de correlation est,apres tout, un outil d'analyse exploratoire! - mais il faut faire attention a l'interpretation du resultat (je pense ici surtout au fameux exemple du coeff de correlation entre les taches solaires et le taux de criminalite aux Etats-Unis, coeff qui etait tres eleve, pourtant pas a cause d'une vraie correlation - on s'en doutait d'ailleurs! - mais parce que les deux series suivent la meme tendance!).
Concernant la correlation et la causalite: il ne s'agit pas du meme concept!!! Lorsque deux phenomenes ont une evolution comune, on dit qu'ils sont correles. Le coeff de corr mesure le degre de liaison entre les variables. Mais! Le fait d'avoir une coeff eleve ne signifie pas qu'il existe un autre lien que statistique! Pour plus d'info sur la causalite: http://www.hec.unil.ch/modmacro/Recueil.pdf .
Aussi, voila deux references bibliographiques qui pourraient vous aider dans votre demarche: http://pages.stern.nyu.edu/~wgreene/Tex … alysis.htm ou, beaucoup plus accesible, http://www.dunod.com/livre-dunod-978210 … etrie.html .

Bon courage!

Salut Samsamo
J'ai quelques difficultés à écrire des équations sur le forum...
En fait relativement à la cointégration, pour ce qui est des graphes...je ne pense pas que les graphes soit (obligatoirement) parallèles car en effet, dans la cointégration il y a une notion de relation à long terme.. c'est dire qu'à cours terme tu peux ne pas avoir cet "parallélisme".
Pour la notion de causalité, oui tu en effet c'est ce que tu as mis.
Cependant, pour la corrélation il n'est point question d'insérer le passé car en analysant la corrélation tu n'estimes pas à priori un modèle donc il n'est point fait considération du caractère temporel (sauf en cas d'autocorrelation) de la série.
Ainsi veuille juste séparer les notions sans essayer obligatoirement d'en établir des liens...
Je dois avouer que tous tes questionnements sont... cool !!

A +

Dernière modification par donoeg (04-07-2010 15:53:00)

Bonjour,

1.Vu que dans le cas de la cointegration des valeurs d'une series ont une influence sur l'autre serie, je dirai que c'est normal d'avoir du parallelisme dans le graphique.(j'ai une tendance ennuyante de faire confiance a la literature!)
2.Ce que donoeg essaye de dire est que la correlation est plutot une notion ponctuelle et que le caractere temporel intervient au moment ou on etudie la notion d'autocorrelation d'une serie (ici, encore une fois,cf. Bourbonnais!), dans quel cas on etudie si et comment les valeurs passees influencent les valeurs presentes d'une serie (c'est le moment ou la dimension temporelle interagit avec la notion de correlation).

NB:Une petite revue de la literature vous serait surement utile pour mieux comprendre les reponses a vos questions (et pourrait meme vous aider a trouver les reponses par vous-meme - ce qui est toujours plus passionant!).