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Forecasting II

  • Enseignant(s):   M.Boldi   D.Flores Agreda (AR)  
  • Titre en français: Prédictions II
  • Cours donné en: anglais
  • Crédits ECTS: 3 crédits
  • Horaire: Semestre de printemps 2018-2019, 3.0h. de cours (moyenne hebdomadaire)
  •  séances
  • Formations concernées:
    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation business analytics

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

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation stratégie, organisation et leadership

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation marketing

 

Objectifs

Ce cours est la partie pratique de Forecasting 1. Les étudiants, organisés en groupe, vont analyser des données de séries temporelles en appliquant les techniques vues en Forecasting 1 (lissage exponentiel, ETS, ARIMA, etc.). L'accent sera mis sur:

  • La représentation des données et l'analyse exploratoire
  • La stratégie de modélisation (choix du modèle)
  • Des prédictions pertinantes

Contenus

En cas de réussite, l'étudiant pourra

  • Sélectionner et tester plusieurs méthodes pour analyser et prédire des séries temporelles.
  • Utiliser R pour faire une analyse exploratoire (graphiques et tables), pour faire une analyse statistique (ajustement de modèle et inférence) et pour prédire des séries temporelles.
  • Produire et présenter un rapport de l'analyse

Références

Hyndman & Athanasopoulos (2014), disponible sous http://otexts.org/fpp2

Pré-requis

CE COURS NE PEUT ETRE SUIVI QU'EN PARALLELE DE FORECASTING 1.

Evaluation

1ère tentative

Examen:
Sans examen (cf. modalités)  
Evaluation:

Un rapport final: 60% de la note

Une présentation finale: 40% de la note

Rattrapage

Examen:
Sans examen (cf. modalités)  
Evaluation:

Un complément au rapport sera demandé.

Le rapport final fait 100% de la note.



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