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.
Couvre la modélisation structurale, le filtre Kalman, la stationnarité, les méthodes d'estimation, la prévision et les modèles ARCH dans les séries chronologiques.
Explore les modèles ARCH et GARCH, le regroupement de volatilité, les séries chronologiques, l'estimation et les étapes de filtrage dans les contextes financier et macroéconomique.
Explore la prévision de la demande par le biais de l'initiation du modèle, y compris l'identification des tendances, les composantes saisonnières et la détermination du niveau de base, afin de valider et de surveiller les erreurs de prévision.
Couvre la modélisation de la volatilité dans la gestion des risques, y compris l'ARMA, l'ARCH, les modèles GARCH, la représentation causale et la prévision.
Explore Vector Autoregression pour la modélisation de séries temporelles à valeur vectorielle, couvrant la stabilité, les équations de Yule-Walker et la représentation spectrale.
