Analyse de la variance

Statistiques de Gestion Chapitre1 Notions de Statistiques Descriptives C'est quoi les statistiques? • C'est l'art de recueillir, présenter, analyser et utiliser des observations (des données) afin d'aider à la prise de décisions et à la résolution de problèmes. • Le premier phénomène qui ressort des observations: la variabilité des données. La statistique est utilisée où et pourquoi? • Dans la gestion courante des activités des gouvernements. • À la prise de décision dans l’industrie

Etude de contagion pendant la crise du subprime.................. 41Section 1: Présentation des données et analyse statistique............................ .42Section 2 : Etude de corrélation.................................................................43Section 3 : Cointégration et modèle VECM..................................................45Section 4 : Transmission en moyenne et en variance......................................50CONCLUSION GENERALE.............................................

optimaux. Plus précisément, Markowitz a montré que l'investisseur cherche à optimiser ses choix en tenant compte non seulement de la rentabilité attendue de ses placements, mais aussi du risque de son portefeuille qu'il définit mathématiquement par la variance de sa rentabilité. Ainsi, le "portefeuille efficient" est le portefeuille le plus rentable pour un niveau de risque donné. 1- Hypothèses de Base :Markowitz a introduit un nouveau concept consistant à considérer le portefeuille dans son ensemble alors

Maryse Raffestin – octobre 2005 Pratiquer une analyse en composantes principales I - Objectif de l'ACP 1 - LA PLACE DE L'ACP DANS LES METHODES STATISTIQUES a) Lorsqu'on recueille des informations sur des individus ou unités statistiques ( un individu, au sens statistiques du terme, peut être une personne physique, une entreprise, un pays ,etc.) , on aboutit à la constitution d'un tableau individus-variables du type suivant : individus I1 I2 I3 I4 I5 , , , In V1 V2 V3 , ,

Panels 1/ 169 ´ Analyse de donnees de Panel IAE Lille - M2 EAMC Sylvain Willart Panels 2/ 169 Plan INTRODUCTION ` MODELES CLASSIQUES ´ TESTS SUR DONNEES DE PANEL MATRICES et ESTMATIONS ` MODELES MIXTES ` ´ MODELES HIERARCHIQUES ` ´ SYSTEMES d’EQUATIONS PANELS DYNAMIQUES ´ ´ DONNEES CATEGORIELLES Panels 3/ 169 INTRODUCTION PLAN INTRODUCTION ` MODELES CLASSIQUES ´ TESTS SUR DONNEES DE PANEL MATRICES et ESTMATIONS ` MODELES MIXTES ` ´ MODELES HIERARCHIQUES ` ´ SYSTEMES

RÉSUME : cette note propose une introduction aux techniques de « credit scoring » à partir d’une étude de cas sur les difficultés financières des exploitations agricoles servant de support pédagogique à des formations initiales et continuées en analyse des données. On présente tout d’abord la problématique de l’évaluation du risque financier, les contraintes qu’impose la collecte de données comptables dans un tel contexte, et la batterie des critères micro-économiques retenus pour mesurer le degré

nous examinons trois aspects distincts du problème des horizons multiples d’investissement. En premier lieu, nous étudions les implications théoriques de l’hétérogénéité des horizons de décision des investisseurs pour la dynamique des prix. Cette analyse est effectuée dans le cadre d’une rationalité complète et bornée. Deuxièmement, nous testons la capacité de différents modèles de séries chronologiques de volatilité des prix à représenter les propriétés des rendements boursiers simultanément à différentes

ANALYSE EN COMPOSANTE FACTORIELLE Pourcentage de variance expliquée associé aux axes factoriels Le pourcentage des variances expliquées par les quatre premiers axes factoriels sont respectivement : 33,22 ; 21,21 ; 13,19 et 12,35. VALEURS PROPRES APERCU DE LA PRECISION DES CALCULS : TRACE AVANT DIAGONALISATION .. 12.0000 SOMME DES VALEURS PROPRES .... 12.0000 HISTOGRAMME DES 12 PREMIERES VALEURS PROPRES +--------+------------+-------------+--------

de vraisemblance. 2. Calculer RSS, ESS, TSS et R2 du modèle. Exercice N°02 : Soit le modèle de régression simple suivant : Yt = ( + ( Xt + Ut (t = 1,T) 1. Dans l'analyse de variance, donner une définition de degré de liberté d'une source de variation. 2. Soit le tableau d'analyse de variance de la régression simple : | |Source de variation |Somme des carrés |Degré de liberté | | |Expliquée

Recteur H. le Moal CS 24307 - 35043 Rennes Tel : 02 99 14 18 21 Mel : Pierre-Andre.Cornillon@supagro-inra.fr laurent.rouviere@uhb.fr Table des matières 1 Introduction 1.1 Rappels sur le modèle linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Analyse discriminante de linéaire (au sens de Fisher ou LDA) 1.2.1 L’analyse discriminante linéaire et quadratique . . . . . 1.2.2 Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Point de vue géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3