Les principaux outils des séries temporelles sont accompagnés de leur usage pratique, permettant au lecteur de les appliquer et d'interpréter les résultats, grâce à l'usage de données africaines. Saisonnalité d'une chronique, lissage exponentiel, processus stationnaires et non-stationnaires, test de racine unité, cointégration, modèles à correction d'erreur et vecteurs autorégressifs sont abordés. ©Electre 2025

Économétrie des séries temporelles

Ce livre se place dans une optique essentiellement pédagogique. Son objectif est de compléter le premier manuel Econométrie des modèles dynamiques en présentant les principaux outils des séries temporelles et en les accompagnant de leur usage pratique. Une des principales difficultés pour les étudiants, c'est de pouvoir appliquer et interpréter les résultats des régressions. C'est pourquoi l'accent est mis sur ces aspects à partir de données portant sur les pays africains et accessoirement sur celles de pays développés. Ce recours à l'usage des données africaines permet à la fois de mieux mesurer l'applicabilité des théories économiques au contexte du continent mais aussi d'apporter des approfondissements sur le terrain aux praticiens, enseignants et chercheurs dans le cadre de leurs réalités. Ce souci est purement pédagogique et n'enlève en rien le caractère universel des théories économétriques et de leur rôle de support dans la compréhension des théories économiques sous-jacentes.

Le manuel est centré exclusivement sur les séries temporelles au regard de leur complexité et de tous les progrès qui ont été réalisés dans le domaine. Nous rappellons dans les deux premiers chapitres la saisonnalité d'une chronique et le lissage exponentiel avant d'aborder dans les chapitres 3 et 4 les notions de processus stationnaires et non stationnaires. Le chapitre 5 traite des tests de racine unité avant que ne soient examinés dans le chapitre 6 les problèmes de cointégration et de modèles à correction d'erreur (MCE) ; et enfin, dans le dernier chapitre, nous présentons les questions relatives aux vecteurs autorégressifs (VAR).