1. - Alcuni operatori lineari utili per l'analisi di serie storiche del turismo
1.1 - Operatore di ritardo non periodico e periodico
1.2 - Operatore differenza non periodico e periodico
1.3 - Altri operatori lineari

2. - I processi stocastici: elementi introduttivi
2.1 - Processi stazionari, invertibili ed ergodici
2.2 - Processi stocastici Gaussiani
2.3 - Esempi di processi stocastici

3. - La correlazione seriale: introduzione
3.1 - Funzione di autocorrelazione globale e corrispondente stimatore
3.2 - Funzione di autocorrelazione parziale e corrispondenti stimatori
3.3 - Interpretazione delle funzioni di autocorrelazione
3.4 - Verifica di ipotesi e inferenza relativa alle funzioni di autocorrelazione, con esempi di applicazione in campo turistico

4. - Analisi dinamica della domanda turistica basata su modelli stocastici
4.1 - Modelli autoregressivi AR(p)
4.2 - Modelli media mobile MA(q)
4.3 - Modelli misti ARMA(p, q)
4.4 - Modelli stagionali di tipo autoregressivo, media mobile e misto
4.5 - Modelli stocastici univariati della classe ARIMA per serie evolutive, sia non stagionali che stagionali

5. - Previsioni dei flussi turistici: generalità
5.1 - Previsori della domanda turistica associati a modelli ARIMA
5.2 - Previsori della domanda turistica associati a modelli SARIMA
5.3 - Studio dell'errore di previsione e della sua struttura probabilistica