Les modèles de changement de régime markovien avec R
Généralité
Description :
Ce cours sur les modèles de changement de régime markovien avec R a pour objectif de familiariser les participants avec cette classe de modèles de séries temporelles qui capture les transitions entre différents régimes ou états au fil du temps. Les participants apprendront à identifier, estimer et interpréter ces modèles de changement de régime markovien pour analyser des séries temporelles complexes et non stationnaires.
Objectifs:
- Comprendre les concepts fondamentaux des modèles de changement de régime markovien.
- Maîtriser les différentes étapes de la modélisation markovienne de séries temporelles.
- Savoir comment identifier les régimes et les transitions dans les données temporelles.
- Être capable d’appliquer les modèles de changement de régime markovien pour l’analyse et la prévision de séries temporelles à l’aide de R.
Public:
- Étudiants en statistiques, en économie, en science des données ou en ingénierie intéressés par l’analyse et la prévision des séries temporelles en utilisant des modèles markoviens.
- Professionnels travaillant avec des données temporelles et souhaitant acquérir des compétences en modélisation markovienne avec R.
- Toute personne curieuse d’apprendre à utiliser les modèles de changement de régime markovien pour l’analyse des séries temporelles à l’aide de R.
Prérequis:
- Connaissance de base en statistiques : Les participants devraient avoir des connaissances élémentaires en statistiques, y compris les concepts de moyenne, de variance et de séries temporelles.
- Notions de base en programmation : Une connaissance élémentaire de la programmation (ex. : R) serait utile mais n’est pas obligatoire.
- Familiarité avec les séries temporelles : Une compréhension de base des séries temporelles et de leurs caractéristiques serait bénéfique mais n’est pas obligatoire.
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Contenu du cours
Introduction aux modèles de changement de régime Markovien
- Présentation des modèles markoviens et de leurs applications.
- Introduction aux modèles de changement de régime markovien.
- Vue d’ensemble des étapes de modélisation markovienne.
Modèles de changement de régime à deux états
- Modèles de changement de régime à deux états : structure et formulation.
- Identification et estimation des modèles markoviens à deux états.
- Interprétation des résultats et des transitions.
Modèles de changement de régime multivariés
- Extension aux modèles markoviens multivariés.
- Estimation et interprétation des modèles multivariés.
- Application des modèles multivariés à des séries temporelles réelles.
Évaluation des modèles markoviens
- Diagnostic et évaluation des modèles de changement de régime markovien.
- Utilisation de critères d’information pour la sélection de modèles.
- Comparaison des performances avec d’autres méthodes de modélisation.
Applications pratiques et études de cas
- Application des modèles markoviens à des séries temporelles réelles avec R.
- Études de cas d’analyse de séries temporelles avec des modèles markoviens.
- Discussion des avantages et des limitations des modèles markoviens.
Modèles markoviens avancés et extensions
- Introduction aux modèles de changement de régime markovien caché.
- Extensions des modèles markoviens pour des situations plus complexes.
- Exploration des nouvelles tendances et développements en modélisation markovienne.
Informations
| Niveau | Intermédiaire |
| Modes d’enseignement | Présentiel – Distanciel – A votre rythme en MOOC |
| Durée | 3 jours -21 heures |
| Lieux | Paris |
| Code cours | STAMCRM00 |