Couvre l'estimation multi-déformation et paramétrique dans l'analyse des séries temporelles, y compris l'estimation spectrale et l'ajustement du modèle AR.
Explore l'estimation paramétrique, les processus intégrés, la modélisation saisonnière et la construction de modèles ARIMA dans l'analyse des séries chronologiques.
Couvre l'estimation spectrale dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les noyaux d'imagerie, les méthodes de compression et les modèles AR.
Couvre la méthodologie Box-Jenkins pour construire des modèles de séries chronologiques, y compris l'identification des modèles, les calculs de variance et le diagnostic des modèles.
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.
Couvre l'identification et la spécification du modèle dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les modèles d'EI et l'estimation des moindres carrés.
Explore l'estimation, la prévision et la comparaison de modèles dans l'analyse de séries chronologiques à l'aide d'exemples de données réelles pour motiver l'étude.
Explore les prévisions dans l'analyse des séries chronologiques, les processus de mémoire longue et les modèles ARCH pour la modélisation de la volatilité.
Explore la mémoire longue dans les séries temporelles et les processus d'hétéroskédasticité conditionnelle autorégressive dans les données financières.
Explore Vector Autoregression pour la modélisation de séries temporelles à valeur vectorielle, couvrant la stabilité, les équations de Yule-Walker et la représentation spectrale.
Explore Vector Autoregression pour la modélisation de séries temporelles à valeur vectorielle, couvrant la stabilité, les polynômes caractéristiques inverses, les équations Yule-Walker et les autocorrelations.
