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 méthodes de prévision de la demande, l'analyse des séries chronologiques, la prévision des tendances et l'application du modèle Holt-Hiver.
Explore l'analyse de séries chronologiques multivariées, la cointégration, la prévision avec les modèles ARMA, et les applications pratiques dans l'analyse des taux d'intérêt.
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.
Discute de la gestion de la demande, des méthodes de prévision et des étapes de la prévision de la demande, en soulignant l'importance de prévisions précises.
Explore les modèles de facteurs fonctionnels à haute dimension pour prévoir les courbes de mortalité au Japon, en discutant de l'estimation, de la cohérence et de l'application.
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 des modèles pour la prévision, la planification collaborative des ventes et des opérations, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'optimisation des stocks.
Explore les prévisions dans l'analyse des séries chronologiques, les processus de mémoire longue et les modèles ARCH pour la modélisation de la volatilité.
