Seasonal Time Series and Autocorrelation Function Estimation

Lorsqu'on calcule une fonction d'autocorrélation, il est normal d'enlever d'une série la moyenne non conditionnelle. Cette pratique s'applique également dans le cas des séries saisonnières. Pourtant, il serait plus logique d'utiliser des moyennes saisonnières. Hasza (1980) et Bierens (1993) ont étudié l'effet de la moyenne sur l'estimation d'une fonction d'autocorrélation pour un processus avec racine unitaire. Nous examinons le cas de processus avec racines unitaires saisonnières. Nos résultats théoriques de distribution asymptotique, de même que nos simulations de petits échantillons, démontrent l'importance d'enlever les moyennes saisonnières quand on veut identifier proprement les processus saisonniers.
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