| 摘要 |
<p>Procédé et système informatiques servant à construire automatiquement un modèle de série chronologique pour une série chronologique (figure 2) donnée. Le modèle peut être un modèle à une variable ou à variables multiples, appelé ARIMA, en fonction des prédicteurs, interventions ou événements introduits dans le système avec la série chronologique. Le procédé de construction du modèle ARIMA à une variable comporte les étapes consistant à : introduire les valeurs manquantes de la série chronologique introduite ; trouver la transformation adéquate pour la série chronologique positive ; déterminer des ordres de calcul de différences ; déterminer des ordres AR (autorégression) et MA (moyenne mobile) non saisonniers par une détection de motifs ; construire un modèle initial ; et estimer et modifier ce modèle de manière itérative. Le procédé de construction du modèle à variables multiples comporte les étapes consistant à : trouver un modèle ARIMA adéquat à une variable pour la série chronologique donnée ; appliquer la transformation trouvée dans le modèle à une variable à toutes les séries chronologiques positives, y compris la série à traiter et les prédicteurs ; appliquer des ordres de calcul de différences trouvés dans le modèle à une variable à toutes les séries chronologiques, y compris la série à traiter, les prédicteurs, interventions et événements ; supprimer des prédicteurs sélectionnés et différencier davantage d'autres prédicteurs ; construire un modèle initial dans lequel la série de perturbations suit un modèle ARIMA, à l'aide d'ordres AR et MA trouvés dans le modèle à une variable, et estimer et modifier le modèle de façon itérative.</p> |
