At indføre de studerende i mere advancerede metoder inden for tidsrækkeanalyse. Der sigtes mod at give den studerende et solidt kendskab til modellering (identifikation) af dynamiske systemer og metoder til analyse af tidsrækker. Der fokuseres på ikke-lineære og ikke-stationære systemer. Endelig lægges vægt på metoder til modellering af fysiske og tekniske dynamiske systemer. Hovedformålet er at tilvejebringe en viden om modeller og metoder for tidsrækkenanalyse som giver en studerende en mulighed for at etablere modeller for real life systemer. En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:

• Anvende metoder til opbygning dynamiske stokastisk modeller
• Identificere behov for ikke-lineær model
• Identificere behov for ikke-stationær model
• Kende en række ikke-lineære og ikke-stationære modelklasser
• Opbygge stokastiske modeller i diskret og kontinuert tid
• Differentiere mellem metoder til opstilling af stokastiske modeller
• Anvende stokastiske modeller til prædiktion
• Kendskab til brug af stokastiske differentialligninger til modellering
• Anvende ikke-parametriske og semiparametriske metoder
• Beregne forudsigelser af tidsrækker
• Estimere parametre i stokastiske dynamiske modeller
• Dokumentere og præsentere resultater i en skriftlig rapport

Ikke-lineære tidsrækkemodeller. Ikke-parametriske metoder. Identifikation af ikke-lineære modeller. Tilstandsmodeller for ikke-lineære systemer. Tilstandsfiltrering. Stokastiske differentialligninger (SDE). Estimation af lineære og ikke-lineære SDE. Prædiktion i ikke-lineære modeller. Optimale forsøg for estimation af dynamiske systemer. Ikke-stationære systemer. Ikke-lineære modeller og kaosteori. Eksempler på ikke-lineære og ikke-stationære modeller. Modelbygning for real life systemer.
Indholdet fastlægges endeligt i samråd med de studerende. H. Madsen, E. Lindström, J. Holst (2007): Modelling Non-Linear and Non-Stationary Time Series, samt en række artikler Internationalt kursus. 29. april, 2019