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 les modèles de séries chronologiques, en mettant l'accent sur les processus autorégressifs, y compris le bruit blanc, AR(1) et MA(1), entre autres.
Couvre les modèles de données de comptage et la régression de Poisson, puis les transitions vers une analyse univariée des séries chronologiques pour la prévision des variables économiques.
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.
Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'OLS, l'hétéroskédasticité, l'autocorrélation, les variables instrumentales, l'estimation maximale de la probabilité, l'analyse des séries chronologiques et les conseils pratiques.
Explore l'analyse de séries temporelles univariées, couvrant la stationnarité, les processus ARMA, la sélection des modèles et les tests unitaires de racine.
Explore les modèles de choix binaires comme probit et logit, ainsi que l'analyse de séries temporelles univariées avec les modèles ARIMA pour la prévision des variables économiques.
Couvre l'analyse et la modélisation des séries chronologiques univariées, en mettant l'accent sur la stationnarité, les processus ARMA et la prévision.
Explore la régression linéaire à travers les moindres carrés et les équations normales, en soulignant l'importance de minimiser les erreurs pour des prédictions précises.
Introduit la Méthode Généralisée des Moments (GMM), une approche polyvalente pour l'estimation basée sur les restrictions de temps, avec des applications dans les modèles de tarification des actifs.
