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Explore la gestion de la demande, les méthodes de prévision, l'effet bullwhip, l'impact de l'industrie horlogère suisse et les biais cognitifs dans les affaires.
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 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.
Explore les fondamentaux de l'analyse des séries chronologiques, y compris la stationnarité, les processus linéaires, la prévision et les aspects pratiques.
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.
Couvre les propriétés stochastiques des séries temporelles, de la stationnarité, de l'autocovariance, des processus stochastiques spéciaux, de la densité spectrale, des filtres numériques, des techniques d'estimation, du contrôle des modèles, de la prévision et des modèles avancés.
Explore les techniques d'apprentissage automatique pour la régression non linéaire et la prévision des tendances dans des ensembles de données complexes.
