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- La fonction d' autocovariance d'un processus stochastique permet de caractériser les dépendances linéaires existant au sein de ce processus. Définition — Si le processus est à valeurs dans et admet une variance pour n'importe quel , on définit la fonction d'autocovariance de par la fonction notée qui à tout couple d'entiers naturels associe le nombre noté et défini par , où Si est un processus stationnaire au sens faible alors et pour n'importe quels entiers naturels . Dans ce cas et il suffit alors de définir les autocovariances par la fonction qui à tout associe . La fonction d'autocovariance apparaît alors comme la covariance de ce processus avec une version décalée de lui-même. On appelle l'autocovariance d'ordre . Propriété — Si est stationnaire au sens faible, Cette propriété résulte directement du fait que . Voir pour cette propriété Hamilton (1994, p. 46). (fr)
- La fonction d' autocovariance d'un processus stochastique permet de caractériser les dépendances linéaires existant au sein de ce processus. Définition — Si le processus est à valeurs dans et admet une variance pour n'importe quel , on définit la fonction d'autocovariance de par la fonction notée qui à tout couple d'entiers naturels associe le nombre noté et défini par , où Si est un processus stationnaire au sens faible alors et pour n'importe quels entiers naturels . Dans ce cas et il suffit alors de définir les autocovariances par la fonction qui à tout associe . La fonction d'autocovariance apparaît alors comme la covariance de ce processus avec une version décalée de lui-même. On appelle l'autocovariance d'ordre . Propriété — Si est stationnaire au sens faible, Cette propriété résulte directement du fait que . Voir pour cette propriété Hamilton (1994, p. 46). (fr)
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- Econométrie (fr)
- Time Series Analysis (fr)
- Unit Roots, Cointegration and Structural Change (fr)
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- La fonction d' autocovariance d'un processus stochastique permet de caractériser les dépendances linéaires existant au sein de ce processus. Définition — Si le processus est à valeurs dans et admet une variance pour n'importe quel , on définit la fonction d'autocovariance de par la fonction notée qui à tout couple d'entiers naturels associe le nombre noté et défini par , où Propriété — Si est stationnaire au sens faible, Cette propriété résulte directement du fait que . Voir pour cette propriété Hamilton (1994, p. 46). (fr)
- La fonction d' autocovariance d'un processus stochastique permet de caractériser les dépendances linéaires existant au sein de ce processus. Définition — Si le processus est à valeurs dans et admet une variance pour n'importe quel , on définit la fonction d'autocovariance de par la fonction notée qui à tout couple d'entiers naturels associe le nombre noté et défini par , où Propriété — Si est stationnaire au sens faible, Cette propriété résulte directement du fait que . Voir pour cette propriété Hamilton (1994, p. 46). (fr)
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