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Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.
Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.
Explore la régularisation dans des modèles linéaires, y compris la régression de crête et le Lasso, les solutions analytiques et la régression de crête polynomiale.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
