Résumé:
En statistique , les mod eles SETAR (Self-Exciting Threshold AutoRegressive) sont des
mod eles non lin eaires g en eralement appliqu es aux donn ees de s erie temporelles comme une
extension des mod eles autor egressifs. Ces mod eles sont caract eris es par une grande
exibilit e
dans leurs param etres gr^ace au comportement de changement de r egime.
La majorit e des travaux de mod elisation suppose que les s eries non lin eaires et la plupart des
recherche appliqu es trouvent donc commode de supposer la lin earit e. R ecemment des arguments
ont et e pr esent es, bas es sur des donn ees nanci eres , selon lesquels les sp eci cations non lin eaires
peuvent ^etre une repr esentation plus r ealiste de donn ees.
Dans cette etude, une s erie chronologique mensuelle des taches solaires (1998-2016) a et e
analys e. Le mod ele SETAR (2,3,3,2) a et e choisit comme meilleur mod ele non lin eaire pour
cette s erie sur le quel les pr evisions ont et e calcul ees pour une p eriode de 6 mois. En terme de
RMSE, le mod ele SETAR (2,3,3,2) a fournit des bonnes pr evisions
