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Forecasting I

  • Enseignant(s): M.Boldi , D.Flores Agreda
  • Titre en français: Prédictions I
  • Cours donné en: anglais
  • Crédits ECTS: 3 crédits
  • Horaire: Semestre de printemps 2018-2019, 2.0h. de cours (moyenne hebdomadaire)
  •  séances
  • site web du cours site web du cours
  • Formations concernées:
    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation stratégie, organisation et leadership

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation marketing

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation business analytics

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation comportement, économie et évolution

 

Objectifs

Ce cours couvre certaines des méthodes de prédictions pour les données chronologiques en utilisant l'approche des Séries Temporelles.

Les sujets traités sont:

  1. Introduction aux Séries Temporelles.
  2. Outils d'Analyse Exploratoire
  3. Méthodes basées sur la régression
  4. Décomposition de séries temporelles
  5. Lissage exponentiel
  6. Modèle ARIMA
  7. Element de Modèle Dynamique de Séries Temporelles.

Contenus

Suivant la réussite du cours, l'étudiant pourra:

  • Reconnaître des structures de Séries Chronologiques
  • Utiliser la méthode appropriée pour leur analyse
  • Produire des graphiques et rapports pertinents pour des objectifs d'analyse ou de présentation.
  • Utiliser la librairie R forecast (Hyndman, 2017) tout en assimilant les méthodes sous-jacentes.

Références

La plupart du contenu est basé sur le livre de Hyndman & Athanasopoulos (2014), disponible en ligne http://otexts.org/fpp2.

Evaluation

1ère tentative

Examen:
Sans examen (cf. modalités)  
Evaluation:

Un examen écrit sera organisé durant le semestre: 100% de la note.

Rattrapage

Examen:
Ecrit 2h00 heures
Documentation:
Autorisée
Calculatrice:
Autorisée
Evaluation:

Examen de rattrapage : 100% de la note.



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