Le modèle de bruit blanc (WN) est un modèle de séries chronologiques de base. Il sert aussi de fondement à des modèles plus élaborés que nous verrons. Nous allons nous concentrer sur la forme la plus simple du WN, soit des données indépendantes et identiquement distribuées.

La fonction arima.sim() permet de simuler des données à partir de divers modèles de séries chronologiques. ARIMA est l'abréviation de la classe de modèles autoregressive integrated moving average, que nous utiliserons tout au long du cours.

Un modèle ARIMA(p, d, q) comporte trois volets : l'ordre autorégressif p, l'ordre d'intégration (ou de différenciation) d et l'ordre de la moyenne mobile q. Nous détaillerons bientôt chacun de ces éléments, mais pour l'instant, retenez que le modèle ARIMA(0, 0, 0), c'est‑à‑dire lorsque tous ces composants valent zéro, correspond simplement au modèle WN.

Dans cet exercice, vous allez vous exercer à simuler un modèle WN de base.

Le modèle de marche aléatoire (RW)

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