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Résumé du colloque
Le problème des données manquantes dans une série chronologique est traité dans le contexte de la méthode de Box-Jenkins. On propose des modifications à chacune des étapes de cette méthode, notamment aux étapes identification, estimation et prévision. À l'étape identification, on utilise des estimations des autocorrélations qui excluent les valeurs manquantes de la série. À l'étape estimation, les erreurs résiduelles sont calculées d'une façon récursive en remplaçant à chaque itération les observations manquantes par les valeurs ajustées avec le modèle en utilisant comme valeurs des paramètres les valeurs obtenues à l'itération précédente. On démontre que certaines propriétés de la prévision d'erreur quadratique moyenne minimale sont légèrement modifiées, en particulier sa variance se trouve légèrement augmentée à cause des observations manquantes. Un programme informatique de la méthode de Box-Jenkins a été modifié pour traiter des séries avec données manquantes et des séries réelles ou simulées sont analysées.
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