---

Les processus autorégressifs et l´analyse des séries chronologiques et leurs applications deviennent de plus en plus importantes dans divers domaines de la recherche, tels que l´économie, l´ingénierie, la médecine, l´environnement, les sciences sociales, politiques et d´autres. Prédire le futur est une branche principale de la statistique. Les modèles autorégressifs prennent une place importante dans la prévision et la prise de décision (Bosq, 1998). Dans l´économie d´un pays, la modélisation et la prévision est l´outil le plus important maintenant, cela peut se faire par une technique statistique appelée l´analyse des séries chronologiques. L´outil informatique et le logiciel R nous permettent d´exploiter les résultats théoriques obtenus dans cette analyse. On montre comment construire un modèle ARIMA sous l´approche de Box et Jenkins. Le modèle adapté est ensuite utilisé pour prévoir certaines valeurs futures.

---