Autocorrélation

other value −→ no loss of generality if one includes intercept homoskedasticity each disturbance is a realization of a random variable with a continuous probability distribution, all with the same variance σ 2 = var(ei) −→ data heterogeneity? non-autocorrelation random errors are uncorrelated E(ei ej ) = 0 for every i = j, which of course does not mean that yi and yj are uncorrelated −→ inertia or mean reversion? Revisiting statistical assumptions 3.9 zero-mean error homoskedasticity serial

sont que des anomalies. Parmi ces anomalies, nous pouvons citer la présence sur les marchés actions d’autocorrélations positives et stables entre les rentabilités d’aujourd’hui et celles du passé proche (phénomène de momentum), ainsi que des autocorrélations négatives dans le long terme (phénomènes de retour à la moyenne des prix). Fama [9], auteur d’un modèle plus raffiné d’évaluation des actifs dans le cadre de l’efficience (modèle de Fama-French [10]), énonce bien l’enjeu : "Suivant la loi

sont que des anomalies. Parmi ces anomalies, nous pouvons citer la présence sur les marchés actions d’autocorrélations positives et stables entre les rentabilités d’aujourd’hui et celles du passé proche (phénomène de momentum), ainsi que des autocorrélations négatives dans le long terme (phénomènes de retour à la moyenne des prix). Fama [9], auteur d’un modèle plus raffiné d’évaluation des actifs dans le cadre de l’efficience (modèle de Fama-French [10]), énonce bien l’enjeu : "Suivant la loi traditionnelle

d’orthogonalité » et déduisez-en un système d’équations dont a1 et a2 sont les solutions. 2) On appelle fonction d’ intercorrélation entre deux signaux aléatoires réels stationnaires A et B la grandeur R AB (τ ) = E{A (t )B(t + τ)} , et fonction d’ autocorrélation d’un signal réel stationnaire A(t) la grandeur R AA (τ) = E{A (t )A (t + τ )} . a) A et B étant des signaux stationnaires, établissez une relation entre RAB et RBA. b) Soit A(t) un signal aléatoire stationnaire et A ′ (t) sa dérivée. On suppose

Externalities, Spatial Multipliers and Spatial Econometrics". International Regional Science Review, 26: 153-166. Anselin, L., R.J.G.M. Florax, S.J. Rey 2004. Advances in Spatial Econometrics. Springer ed, Berlin. Aten, B. 1996. "Evidence of spatial autocorrelation in international prices". Review of Income and Wealth, 42: 149-163. Baumont, C., C. Ertur, J. Le Gallo 2002. "Estimation des effets de proximité dans le processus de convergence régionale : une approche par l’économétrie spatiale sur 92 régions

ordres p et q sont supposés connus peut se réaliser par différentes méthodes dans le domaine temporel : · Moindres Carrés Ordinaires (modèle sans composante MA, q = 0). Dans ce cas, on retrouve les équations de Yule Walker. En remplaçant les autocorrélations théoriques par leurs estimateurs, on peut retrouver les estimateurs des MCO des paramètres du modèle par la résolution des équations de Yule Walker. · Maximum de Vraisemblance approché (Box & Jenkins 1970). · Maximum de Vraisemblance exacte

alternative procedure was undertaken in which autoregressive errors were added and their parameter was tested for significance (Bierens, 2003). The resulting t-statistic was –0.971 (p-value 0.33.17), suggesting that there are no problems with autocorrelation of the error terms. The derived long-term estimates of the coefficients were þ3.96 for GDP and – 0.8106 for the relative price variable. The large coefficient of the GDP variable suggests not only that tourism is viewed by the Japanese as a luxury

dépendante (ISC) expliqué par le modèle de régression choisi. Le modèle 6 (annexe 8), qui est composé de 5 facteurs a été retenu, en raison des éléments suivants: • • la valeur du test de Durbin-Watson est proche de 2, ce qui signifie l’absence des autocorrélations des résidus normaux de moyenne nulle et de variance constante (annexe 9). le test de Fisher est significatif (F= 11,064). La part de la variance de la variable dépendante (PIB) expliquée par le modèle est 11 fois plus importante que celle de

composées, qui comporte un effet spécifique individuel et un effet spécifique temporel, s’écrit : yit = α + ∑ β k x kit + ε it , où ε it = ui + ν t + ωit , k =1 K où ωit est une perturbation (erreur) idiosyncratique (c’est-à-dire sans autocorrélation, ni dans la dimension individuelle, ni dans la dimension temporelle) ou bruit blanc et représente l’influence des variables omises sur la variable à expliquer et qui varie d’un individu (i) à l’autre mais aussi dans le temps (t) ; ui est un terme

Le coefficient de détermination [pic] est ainsi surévalué, ce qui entraîne un biais dans l’appréciation du degré d’explication statistique du modèle. Les résultats de l’analyse de la somme des carrés des résidus semblent suggérer une certaine autocorrélation des écarts résiduels, à l’exception des indices sectoriels Taiwan banques, Singapour banques et Chine banques. Ces conclusions sont corroborées par le test de Durbin et Watson. Au niveau de signification le plus exigeant P=5%, les statistiques