Processus linéaires généraux : Comprendre la stationnarité et l'invertibilité
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Introduit le filtre Kalman pour estimer l'état d'un système dynamique à partir de mesures bruyantes, couvrant la prédiction, la mise à jour et les étapes de filtrage.
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 l'introduction et les solutions des équations linéaires, y compris les méthodes pour résoudre les systèmes et déterminer le nombre de solutions.
Explore l'estimation paramétrique, les processus intégrés, la modélisation saisonnière et la construction de modèles ARIMA dans l'analyse des séries chronologiques.
