Modélisation et prévision par par le modèle autoregressif moyenne mobile vectoriel ( VARMA)

Abstract

L’analyse et la prévision des séries temporelles, telles que les prix du pétrole et de l’or, sont essentielles pour de nombreux acteurs du marché financier. Dans ce contexte, le modèle autorégressif moyenne mobile vectoriel (VARMA) est une méthode couramment utilisée pour modéliser et prévoir ces séries temporelles. Le modèle VARMA combine les concepts de modèles autorégressifs (VAR) et de modèles moyenne mobile (MA). Il est capable de capturer les dépendances linéaires entre plusieurs séries temporelles, ce qui en fait un outil puissant pour analyser les interactions entre les prix du pétrole et de l’or.