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Séries temporelles

Tech - Par iTPro - Publié le 24 juin 2010
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L’algorithme de séries temporelles (Time Series) introduit le concept de passé, présent et futur dans l’activité de prédiction. Non seulement cet algorithme sélectionne les meilleurs prédicteurs pour une cible de prédiction, mais il identifie aussi les périodes les plus probables au cours desquelles l’effet de chaque facteur prédictif risque d’être

Séries temporelles

constaté. Par exemple, après avoir créé un modèle incluant les principaux indices économiques mensuels, vous pourrez apprendre que le taux de change escompté du yen en dollars (Yen to USD) dépend aujourd’hui majoritairement des éléments suivants : du taux hypothécaire en vigueur deux mois plus tôt et de l’indice de la production industrielle déterminé il y a 7 mois, ainsi que du revenu par habitant valable il y a 6 à 7 mois.

La figure 5 illustre un contrôle de data mining intitulé Note Legend, qui fournit une représentation graphique de ces dépendances. La longue barre de couleur bleue sur le côté gauche près de Mort30Yr (-2) indique une corrélation négative entre le taux de change Yen to USD et le taux hypothécaire en vigueur il y a deux mois. Autrement dit, si au fil du temps une valeur augmente, une autre diminue. La courbe mauve (pour Yen to USD) et la courbe en jaune (pour le taux hypothécaire) de la figure 6 offrent une représentation graphique agréable de ce mouvement opposé des taux. Les barres en bleu plus petites de la figure 5 indiquent que le taux de change est, dans une certaine mesure, autonome. Elles soulignent en effet le fait que le taux aujourd’hui est bien corrélé avec le taux de change Yen to USD du mois précédent (coefficient 0.656) et quelque peu avec le taux valide il y a deux mois (coefficient -0.117). Par conséquent, en cas de refinancement à un taux inférieur, vous pouvez envisager un « cash out » et un investissement sur des titres adossés au Yen. Vous devez toutefois d’abord examiner les variances de prédiction (et, bien évidemment, rester discret sur vos intentions).

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