Autocorrélation

voisinage. In B. Asselain, M. Boniface, C. Duby, C. Lopez, J.P. Masson, and J. Tranchefort, editors, Biométrie et Données spatio-temporelles, pages 28–37. Société Fran¸caise de Biométrie, ENSAR, Rennes, 1993. [5] A.D. Cliff. and J.K. Ord. Spatial autocorrelation. Pion, London, 1973. [6] M.R.T. Dale and M.W. Zbigniewicz. The evaluation of multi-species pattern. Journal of Vegetation Science, 6 :391–398, 1995. [7] G. Di Bella and G. Jona-Lasinio. Including spatial contiguity information in the analysis

doit être supérieur ou égal à 15 ➢ Il ne doit pas y avoir de données manquantes ➢ Permet de tester que l’autocorrélation d’ordre 1 Nos deux hypothèses sont : H0 : Indépendance sérielle des écarts Ha : Autocorrélation des écarts La statistique de test de Durbin Watson est : DW=2(1-ρ) avec ρ : coefficient d’autocorrélation égal à (Cov (εt-1 ,εt ) / (√Var εt √Var εt-1 ) Avec, -1

positive en montrant qu’ elle est la fonction d’ autocovariance d’ une série chronologique stationnaire. La fonction d’ autocorrélation Dé…nition 1.29 La fonction d’ autocorrélation d’ processus stationnaire est la fonction de Z dans R un dé…nie par (k) Cov(Xt ; Xt k ) = (k) = V ar(Xt ) (0) La proposition suivante est immédiate : Proposition 1.11 La fonction d’ autocorrélation d’ processus stationnaire véri…e un 1 (k) (k) 1; 8k 2 Z ( k); 8k 2 Z 1? = Faut-il rappeler que toujours et en toute

de l’analyse exploratoire des données spatiales », Economie Appliquée, 3, 5-34. INSEE, 2009, « La créativité, clé de l’économie fondée sur la connaissance », Économie Lorraine, 199-200, Décembre. Le Gallo J., 2000, « Econométrie spatiale 1 - Autocorrélation spatiale », Document de Travail, 2001-01, LATEC, Université de Bourgogne, Dijon. Oldenburg R., 1991, The Great Good Place, Marlowe & Company, New York. Peck J., 2005, « Struggling with the creative class », International Journal of Urban

........ 11 1.2.1. Fonction d’autocorrélation.............................................................................. 11 1.2.2. AMDF : Averaged Magnitude Difference Function Algorithm ..................... 12 1.2.3. Filtrage inverse et autocorrélation .................................................................. 13 1.3 LPC (Linear Predictive Coding)........................................................................... 13 1.4 MFCC (Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients) ......

International Regional Science Review (avec D. Guo et S. Dall’erba), vol. 89, n 2, pp. 127-148 ˚ (AERES A, CNRS Spatiale 2, EconLit) 2012 « Hierarchy and spatial autocorrelation effects in hedonic models », Economics Bulletin (avec C. Chasco), vol. 32, n 2, pp. 1474-1480 (AERES B, ˚ CNRS GEN 3, EconLit) « Autocorrélation spatiale et endogénéité : quelle utilité pour le modèle de Durbin ? », Revue d’Economie Régionale et Urbaine, vol. 2012, n 1, ˚ pp. 3-18 (avec B. Fingleton) (AERES B

aléatoire, à temps continu et stationnaire au moins au second ordre : la moyenne ne dépend pas du temps (il est centré) et vous pouvez mesurer sa densité spectrale de puissance, une fonction qui ne varie pas au cours du temps ce qui signifie que son autocorrélation ne dépend que d’un paramètre (τ et pas t). 4. le nombre de personnes attendant un bus, C’est un phénomène aléatoire (il est fonction de paramètres imprévisibles). Il est à temps continu (à chaque instant un certain nombre de personnes attendent

chronologique est le résultat d’un processus stochastique (aléatoire) indexé en fonction du temps. Plusieurs problèmes sont propres aux séries chronologiques, notamment en raison de la corrélation du terme d’erreur entre les observations 37 (autocorrélation) et de la possibilité de changement du processus générateur de données d’une époque à l’autre. Les sections qui suivent adressent la question de comment s’assurer que l’on peut travailler avec nos données chronologiques. Il est tout d’abord important

traduit ici simplement le fait que si les racines du polynôme : 1 – Σ (αi + βj) Li asymptotiquement stationnaire à l’ordre deux. Remarque : Empiriquement, l’identification des ordres p et q d’un processus GARCH s’effectue à partir de l’étude des autocorrélations partielles de la série ε2t. Ainsi, pour un processus ARCH (q), la fonction d’autocorrélation partielle s’annule à partir du rang q+1. 11 Sont à l’extérieur du disque unité, alors la séries E(ε2t) converge et le processus devient 1 Nelson

typologie adoptée dans la littérature, nous avons marqué ces autocorrélations d’une étoile * pour une significativité à 5% d’erreur, et marquées de deux étoiles **, quand l’erreur est inférieure à 1%. Il apparaît alors une très faible autocorrélation des log rentabilités. Ce qui semble intervenir en faveur de l’efficience faible des marchés. Nous avons également réalisé un test de Bartlett standard pour estimer l’erreur des autocorrélations, par la formule 1 . Bien qu’il N ne s’agisse pas d’indices