Analyse des séries chronologiques: ARIMA et modèles saisonniers
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Couvre l'estimation paramétrique, la modélisation saisonnière, les méthodes Box-Jenkins, les calculs de variance et les mesures de dépendance dans l'analyse des séries chronologiques.
Explore l'estimation paramétrique, les processus intégrés, la modélisation saisonnière et la construction de modèles ARIMA dans l'analyse des séries chronologiques.
Explore les modèles de séries chronologiques, en mettant l'accent sur les processus autorégressifs, y compris le bruit blanc, AR(1) et MA(1), entre autres.
Couvre l'analyse et la modélisation des séries chronologiques univariées, en mettant l'accent sur la stationnarité, les processus ARMA et la prévision.
Couvre la sélection des modèles, les diagnostics et les prévisions dans lanalyse des séries chronologiques, en mettant laccent sur les défis de déterminer lordre du modèle basé sur les fonctions dautocorrélation et dautocorrélation partielle.
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.
Explore l'analyse de séries temporelles univariées, couvrant la stationnarité, les processus ARMA, la sélection des modèles et les tests unitaires de racine.
Couvre les modèles de données de comptage et la régression de Poisson, puis les transitions vers une analyse univariée des séries chronologiques pour la prévision des variables économiques.
