Les Modèles Auto-Régressifs a Seuil

Abstract

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