Ce livre porte sur les series chronologiques qui en plus d'etre observees dans le temps, presentent egalement une composante spatiale. Plus particulierement, nous etudions une certaine classe de modeles, les modeles autoregressifs spatio-temporels generalises, ou GSTAR. Dans un premier temps, des liens sont effectues avec les modeles vectoriels autoregressifs (VAR). Nous obtenons explicitement la distribution asymptotique des autocovariances residuelles pour les modeles GSTAR en supposant que le terme d'erreur est un bruit blanc gaussien, ce qui represente une premiere contribution originale. De ce resultat, des tests de type portemanteau sont proposes, dont les distributions asymptotiques sont etudiees. Afin d'illustrer la performance des statistiques de test, une etude de simulations est entreprise ou des modeles GSTAR sont simules et correctement ajustes. La methodologie est illustree avec des donnees reelles. Il est question de la production mensuelle de the en Java occidental pour 24 villes, pour la periode janvier 1992 a decembre 1999."
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