Validation croisée sur séries temporelles (fenêtre glissante/extensible)
La validation croisée sur séries temporelles est une procédure de rééchantillonnage conçue pour des données ordonnées séquentiellement. Au lieu de partitionner aléatoirement les observations — ce qui détruirait la structure temporelle et introduirait une fuite de données — elle fait avancer une origine de prévision pas à pas, ajustant un modèle sur toutes les données passées jusqu'à cette origine et l'évaluant sur la période immédiatement suivante hors échantillon. Les économistes, les analystes financiers et les météorologues l'utilisent chaque fois qu'une estimation honnête et réaliste sur le plan opérationnel de la précision prédictive est requise pour un processus ordonné dans le temps.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- Bergmeir, C., & Benítez, J. M. (2012). On the use of cross-validation for time series predictor evaluation. Information Sciences, 191, 192–213. DOI: 10.1016/j.ins.2011.12.028 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 2). Time-Series Cross-Validation (Rolling/Expanding Window). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/ts-cross-validation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Modèle ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Économétrie↔ compare
- Inférence par bootstrapStatistique↔ compare
- Test de Diebold-Mariano d'égalité de précision prédictiveÉconométrie↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →