Avantages et limites d'ARIMA

Vous avez appris à formuler et ajuster un modèle ARIMA. Avant de l'utiliser en production, il est essentiel de savoir dans quelles situations il excelle et où il montre ses limites. Cette leçon dresse un bilan critique d'ARIMA pour guider vos choix de modélisation. Ce qu'ARIMA fait bien ARIMA présente trois atouts majeurs pour la modélisation financière. Premièrement, il intègre nativement la non-stationnarité grâce au paramètre d. Vous n'avez pas besoin de transformer manuellement la série avant l'ajustement : le modèle applique lui-même les différenciations nécessaires. Cela simplifie le pipeline et réduit le risque d'erreur de prétraitement. Deuxièmement, ARIMA est bien adapté aux données