La pr?diction des s?ries chronologiques a fait l'objet d'un nombre consid?rable d'?tudes en raison des quantit?s innombrables de donn?es temporelles et s?quentielles produites quotidiennement par l'industrie de l'information et les diff?rentes structures de recherche. Ce domaine a connu une effervescence spectaculaire et ne cesse de se croitre ces derni?res ann?es avec l'explosion des donn?es num?riques, de la Big Data et notamment de l'intelligence artificielle. Cet ouvrage repr?sente une initiation technique aux diff?rentes m?thodes de pr?diction des chroniques univari?es sur les march?s financiers avec des applications empiriques, tout en mobilisant deux familles d'approches compl?tement distinctes, une premi?re bas?e sur des mod?les ?conom?triques et une deuxi?me bas?e sur l'apprentissage automatique par r?seaux de neurones artificiels r?currents.
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