Résumé 69 :
Modélisation de séries temporelles multivariées par équations structurelles via la segmentation
Derquenne, Christian
EDF R&D
Nous proposons une méthode pour construire un modèle complexe pour séries temporelles irrégulières et multivariées. Tout d'abord, afin de tenir compte de non linéarité, de rupture, de volatilité entre celles-ci, nous avons choisi de segmenter ces séries sous forme de segments linéaires permettant d'éliminer la non stationnarité, en standardisant la série brute grâce à ceux-ci. Puis, nous avons utilisé une approche exploratoire à l'aide de modèles à équations structurelles libres pour établir des liens entre ces variables normalisées. Cette dernière permet de construire des blocs (groupes) homogènes de séries temporelles, puis de les résumer sous forme de variables latentes, de rechercher les liens significatifs entre celles-ci et enfin d'appliquer l'approche Partial Least Squares (PLS) sur le modèle libre proposé. Dans l'application, nous avons comparé les résultats de deux modèles, le premier sur séries différenciées ; le second sur séries normalisées à l’aide de la segmentation. Cela a permis de montrer une plus grande cohérence des résultats en termes de stabilité des coefficients, de liens significatifs et d'aspects métiers pour le modèle sur séries normalisées à l'aide de la segmentation. Nos travaux futurs consisteront en la comparaison avec d'autres méthodes, notamment les modèles espaces-états et la prévision de séries temporelles contenues dans les cibles, soit avec l'approche modèle libre, soit avec l'approche modèle fixé par l'expert.