Présentation graphique et corrélogramme
Par Ramy • 4 Mars 2018 • 505 Mots (3 Pages) • 462 Vues
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On commence par M3
- Tester le module 3 : Dicvsst = (ᴓ-4)icvs + (ᴓ-3)icvs + (ᴓ-2)icvs +(ᴓ-1)icvs + bt + c + ɛt
H0 : b=0 = >> absence de la tendance >5% on accepte
H1 : b≠0 = >> existence de la tendance
[pic 6]
On a la probabilité de trend est inférieure à 5% (=0,0000.
Alors le modèle accepte une tendance. La tendance donc est significative
- Tester le module 2 : Dicvsst = (ᴓ-1)icvs + c + ɛt[pic 7]
H0 : C=0 = >> absence de la constante >5% on accepte
H1 : C≠0 = >> existence de la constante
[pic 8]
On a la probabilité de la Constante est inférieure à 5% (=0, 3567 , donc on Accepte H0.
Alors la constante est donc significative
- Tester le module 1 : Dicvsst = (ᴓ-1)icvs + ɛt[pic 9]
H0 : ᴓ =1 = >> Non stationnaire
H1 : ᴓ ≠1 = >> stationnaire
[pic 10]
La série admit une racine unitaire, car on accepte H0
Elimination de la Tendance
[pic 11]
Etape 5 : Représentation graphique et corrélogramme de variable de stationnaire
La série contient des pics mais elle ne contient pas la tendance.
- Graphe_ICVSST
[pic 12]
Ma serie est presque stationnaire
- Corrélogramme_ICVSST
[pic 13]
On remarque que la série converge un peu rapidement vers Zéro
Le modèle de son ensemble est acceptable donc
Etape 6 : ARMA
M1 montre l’existence d’une racine unitaire, la série donc n’admit pas une racine unitaire
Remarque :
Je mis
- Modèle MA :
Ls icvsst c ma(1)
[pic 14]
Test l jung Box
H0 : Qstat
H1 : Qstat > chi-deux (K-p-q) : résidu est bruit blanc : existence d’autocorrélation
On a
K= 384 (384/4) = 96
P= 3 (96-3-1) = 92
q=1
Donc chi-deux (92) = 113,1453
Qstat = 1984,2 > 113,1453 => résidu est bruit blanc : existence d’autocorrélation
- Modele AR :
Ls icvsst c ar(1)
[pic 15]
[pic 16]
La validation d’AR (1) est confirmée par le graphe et la table
[pic 17]
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