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Explore l'estimation, la prévision et la comparaison de modèles dans l'analyse de séries chronologiques à l'aide d'exemples de données réelles pour motiver l'étude.
Explore les modèles de choix binaires comme probit et logit, ainsi que l'analyse de séries temporelles univariées avec les modèles ARIMA pour la prévision des variables économiques.
Explore les propriétés stochastiques et la modélisation des séries chronologiques, couvrant l'autocovariance, la stationnarité, la densité spectrale, l'estimation, la prévision, les modèles ARCH et la modélisation multivariée.
Explore les fondamentaux de l'analyse des séries chronologiques, y compris la stationnarité, les processus linéaires, la prévision et les aspects pratiques.
Explore Vector Autoregression pour la modélisation de séries temporelles à valeur vectorielle, couvrant la stabilité, les polynômes caractéristiques inverses, les équations Yule-Walker et les autocorrelations.
Introduit la planification du plan directeur dans la gestion de la production, couvrant le cadre de cours, la planification des capacités et le traitement des commandes des clients.
Explore les techniques d'apprentissage automatique pour la régression non linéaire et la prévision des tendances dans des ensembles de données complexes.
Explore les prévisions dans l'analyse des séries chronologiques, les processus de mémoire longue et les modèles ARCH pour la modélisation de la volatilité.
