ANALYSE DES SÉRIES TEMPORELLES

Contrairement à l'économétrie traditionnelle, le but de l'analyse des séries temporelles (AST) n'est pas de relier des variables entre elles, mais de s'intéresser à la dynamique d'une variable dans le temps pour découvrir certaines régularités afin de pouvoir extrapoler ou d'établir des prévisions sous réserve de l'hypothèse qu'on puisse relier une observation à celles qui l'ont précédée. Avec une analyse fine, il est même possible d'établir des prévisions "robustes" vis-à-vis de ruptures brusques et de changements non-anticipables.

Remarque: À majoritairement très bas niveaux de compétences, ce domaine est appelé "Business Intelligence" dans les entreprises. Une variable analysée sous forme AST sera elle appelée un "Indice de Performance Clé" (IPC) et un ensemble d'IPC un "tableau de bord".

Définition: Une "série temporelle" (plus rigoureusement on devrait parler de "suite"!) est une suite d'observation  d'une variable y à différentes dates t. Habituellement l'espace de base de t est dénombrable, de sorte que . Le tout étant noté:

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Une série temporelle est donc toute suite d'observations correspondant à la même variable: il peut s'agit de données macroéconomiques (le PIB d'un pays, l'inflation, les exportations), microéconomiques (les ventes d'une entreprise donnée, son nombre d'employés, le revenu d'un individu, ...), financières (le CAC40, le prix d'une option d'achat ou de ventre, le cours d'une action), météorologiques (la pluviosité, le nombre de jours de soleil par an...), politiques (le nombre de votants, de voix reçues par un candidat...), démographiques (la taille moyenne des habitants, leur âge...).

En pratique, tout ce qui est chiffrable et varie en fonction du temps peut être analysé relativement pertinemment sous forme de AST tant que la personne qui manipule le modèles sait ce qu'elle fait (ce qui est rare dès qu'on sort du domaine publique et étatique...).