Vecteur Autorégression

Cette séance de cours sur Vector Autoregression couvre la modélisation de séries temporelles à valeur vectorielle à l'aide de processus autorégressifs. À partir des processus AR, l'instructeur explique la généralisation aux processus à valeur vectorielle et le concept de Vector Auto-Regression. La séance de cours se penche sur la stationnarité des modèles VAR, y compris les conditions de stabilité. Des exemples de processus VAR(1) sont fournis pour illustrer l'analyse de stabilité. La séance de cours examine également les équations de Yule-Walker pour les processus VAR et le calcul des matrices de covariance automatique. De plus, la séance de cours explore le calcul récursif des matrices de covariance automatique et la représentation spectrale des séries chronologiques multivariées. Le résumé comprend une vue d'ensemble de la stationnarité, des processus linéaires, de la décomposition spectrale, des méthodes de prévision, des modèles de séries chronologiques financières et du filtrage Kalman.