Prévision de la demande : méthodes et biais cognitifs
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore les prévisions dans l'analyse des séries chronologiques, les processus de mémoire longue et les modèles ARCH pour la modélisation de la volatilité.
Couvre les modèles ARMA pour la prévision des séries chronologiques, en discutant des implications, des propriétés des erreurs de prévision, des défis avec les prédictions et des modèles de covariance.
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 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.
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.
