Séries chronologiques: prévisions et longue mémoire

Cette séance de cours de l'instructeur couvre les concepts de prévision dans l'analyse des séries chronologiques, en mettant l'accent sur les modèles ARIMA et l'évaluation des performances de prévision. De plus, il se penche sur la notion de longue mémoire dans les processus de séries chronologiques, en discutant des caractéristiques des processus à longue mémoire et de leur relation à l'autosimilarité. La séance de cours explore le processus de différenciation fractionnaire, le comportement spectral des processus à longue mémoire et l'estimation des paramètres à longue mémoire. En outre, il introduit des modèles ARCH, expliquant leur application pour capter les changements dans la volatilité et la modélisation comportement aberrant dans les séries temporelles financières. La séance de cours se termine par une explication détaillée de la façon d'estimer les modèles ARCH en utilisant la probabilité conditionnelle.