1. Idées de base bonnes et mauvaises pratiques évaluations des méthodes
2. Outils de base en prévision
* prévision naïves
* ACF PACF stationnarité différentiation
* opinions d'experts
3. Lissage exponentiel
* Simple Holt Holt-Winters et modèles à espace d'état
* méthode à saisonnalité double
4. Régression multiple
* test Durbin Watson
* modèles de régression linéaires avec erreurs ARMA
5. Séries chronologiques
* modèles ARIMA SARIMA et ARMAX
6. Réseaux de neurones artificiels
* structure et estimation
7. Séries chronologiques multivariées