Matière
Mathématiques
Programme
Maîtrise en gestion (M. Sc.)
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Présentation des principales méthodes propres à la prévision nécessaire à la prise de décisions en présence l'incertitude. Grands principes des méthodes de prévision utilisées.
Les étudiants se familiariseront avec l'utilisation des principales techniques telles le lissage, la régression, les séries chronologiques et les réseaux de neurones. Les méthodes d'évaluation et de sélection de modèles, ainsi que les méthodes d'évaluation des erreurs de prévision, sont aussi au programme. Le logiciel R sera utilisé.
Thèmes couverts
1. Idées de base bonnes et mauvaises pratiques évaluations des méthodes
2. Outils de base en prévision
* prévision naïves
* ACF PACF stationnarité différentiation
* opinions d'experts
3. Lissage exponentiel
* Simple Holt Holt-Winters et modèles à espace d'état
* méthode à saisonnalité double
4. Régression multiple
* test Durbin Watson
* modèles de régression linéaires avec erreurs ARMA
5. Séries chronologiques
* modèles ARIMA SARIMA et ARMAX
6. Réseaux de neurones artificiels
* structure et estimation
7. Séries chronologiques multivariées
Remarques importantes
Cours en anglais : MATH 60638A