Sur Les Modéles Vectoriels Autorégressifs Var(p)
Résumé: Une série temporelle multivariée(STM) est constituée de plus d'une variable temporelle et chaque variable dépend non seulement de ses valeurs passées mais aussi des valeurs passées des autres variables. Pour traiter les STM, l'une des méthodes les plus populaires est le modéle Vector Auto Regressive(VAR) qui est une forme vectorielle de processus auto-régressive (AR) qui peut étre utilisée pour examiner les relations entre plusieurs variables dans l'analyse des séries chronologiques multivariées. Dans ce mémoire, trois séries météorologiques mensuelles (Température, Précipitations et Humidité) ont été modélis e au premier lieu séparément en appliquant la méthode de Box et Jenkins, et au deuxiéme lieu simultanément par estimation d'un processus VAR(3). A la n, des prévisions a court terme ont été calculées par les deux approches. En termes de RMSE et MAE, le modéle VAR(3) a fourni des meilleures prévisions que de Box et Jenkins
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