Séries chronologiques financières: modèles ARCH et GARCH

Cette séance de cours couvre l'analyse de régression, la construction de matrices plus grandes, la régression linéaire multivariée, l'analyse des composantes principales, le théorème de décomposition spectrale, la transformation des composantes principales et les modèles de facteurs. Elle s'oriente vers la recherche de combinaisons linéaires non corrélées de données, l'APC comme technique de rotation des données, et l'objectif de tenir compte de la plus grande partie de la variabilité des données.