Regression modelEconometrics / time series

Modèle SARIMA avec Rupture Structurelle

Le modèle SARIMA avec rupture structurelle étend le cadre classique SARIMA saisonnier en détectant et en accommodant explicitement des changements brusques et permanents dans le niveau, la tendance ou le profil saisonnier d'une série chronologique. Plutôt que d'imposer une spécification SARIMA unique sur l'ensemble de l'échantillon, le modèle partitionne la série à des points de rupture estimés et ajuste des processus SARIMA distincts à chaque segment résultant, produisant ainsi des prévisions plus précises et une inférence plus fiable en présence de changements de régime.

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Sources

  1. Bai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47–78. DOI: 10.2307/2998540
  2. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Structural Break Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/structural-break-sarima-model

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ScholarGateStructural Break SARIMA Model (Structural Break Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/econometrics/structural-break-sarima-model · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026