Autocorrélation

même, dans la mesure où l’unité d’observation est la transaction foncière, géolocalisée très précisément, des problèmes d’autocorrélation spatiale sont susceptibles de se poser. Le traitement économétrique de ces Encadré 4 endogÉnÉiTÉ eT aUToCoRRÉLaTion SPaTiaLe : La mÉTHode fingLeTon-Le gaLLo Le problème de l’endogénéité de la surface se pose de manière systématique dans les modèles de prix hédoniques, le choix simultané de la localisation et de la surface d’un terrain introduisant, du fait

et taux du marché : corrélation Données annuelles Courbe des rendements (pente) –0,09** 0,04 –0,05 0,07** –0,05 –0,05 –0,12* 0,01 –0,11** –0,08** Pays Allemagne Australie Canada États-Unis Italie Japon Norvège Royaume-Uni Suède Suisse Autocorrélation avec décalage 1,02** 1,10** 0,91** 0,82** 0,91** 0,81** 0,84** 1,06** 0,86** 0,67** Taux court (variation) –0,08** 0,01 –0,05 –0,00 0,01 –0,05 –0,06 0,04 –0,14** –0,02 Taux long (variation) 0,05 0,03 –0,00 0,02 0,05 0,00 –0,02 –0,06 0,13*

ceci sans distinction de tailles, il faut noter néanmoins qu'elle est plus accentuée sur les petites bourses financières. Cette non normalité des rendements ne semble pas rendre pertinent le critère de moyenne variance (Amato et ali, 1999) d-Autocorrélation Le tableau n°2 présente les résultats des tests d'autocorrélation de DurbinWatson. Il apparaît qu'il existe un nombre important de titres qui sont autocorrélés.En effet sur un total de 45 actions ayant fait objet d'analyse, 40 actions soit

détection du maximum permet de calculer la vitesse de propagation dans le câble. Calculer cette vitesse. c- On veut étudier la robustesse au bruit d’un traitement de corrélation entre deux signaux. Il existe une relation entre blancheur du bruit et autocorrélation du bruit. Rappeler cette relation et expliquer comment on se sert de cette relation en présence de bruit important sur un signal. [On verra en TP une application de ce mécanisme]. TD 7 Modulation Détection 1 - Modulation d'amplitude Le signal

primaire (pupille circulaire) 19 Chapitre 2: CALCULS NUMERIQUES DE PSF ET FTO I. SCHEMA GENERAL: La fonction pupillaire complexe , la PSF , la FTO et la FTM sont toutes quatre liées par le schéma suivant: fonc.pupillaire P(x,y) AUTOCORRELATION F.T.O Hi(fx,fy)   FTM T.F T.F hc(x1,y1) amplitude dans le plan image  2 hi(x1,y1) PSF figure 2.1: schéma général Le problème du calcul numérique d’une PSF ou d’une FTM est posé en ces termes: connaissant

estimations qui sont bonnes (estimateurs convergents), malgré le fait d’utiliser une hypothèse fausse (les innovations suivent une loi Normale). Pour déterminer si la volatilité conditionnelle n’est pas constante, nous pouvons grapher les autocorrélations des données au carré. Il est possible aussi de réaliser un test de Ljung-Box permettant de tester l’autocorrélation de la série des résidus au carré du GARCH(1,1) pour savoir si l’hétéroscédasticité est entièrement modélisée et si les résidus

comme il subsiste une incertitude, nous allons lever cette dernière. Ainsi comme il n’y a aucune probabilité ≤ 5% on conclut qu’il n’y a finalement pas d’auto corrélation. Date: 04/20/11 Time: 22:37 Sample: 1981 2005 Included observations: 25 Autocorrelation . |* . ***| . . |* . . | . .**| . . | . . | . .**| . . | . . | . . |* . . | . | | | | | | | | | | | | Partial Correlation . |* . ***| . . |**. .**| . . *| . . | . . *| . . *| . . | . . *| . . |* . . *| . | | | | | | | | | | | | 1 2 3 4 5 6 7 8

xi1 0 . . 0 xi 2 0 . . 0 0 y i1 . . 0 0 y i2 . . 0 0 xi1 . . 0 0 xi 2 . . 0 0 xi3 . . 0 ... ... 0 ... 0 0 ... 0 . . . . ... yi1 ... y i(T − 2) 0 ... 0   0 ... 0  . .   . .  x i1 ... x i( T −1)  Cependant, l'hypothèse de la non autocorrélation des ν it est essentielle pour que l'estimateur "GMM" soit consistent. Arellano et Bond (1991) ont proposé un test vérifiant l'absence de l'autocorrélation de premier et de second ordre. Ainsi, si la distribution ν it est non autocorrélée, ce test

corrélation de la série, dont la valeur est, au décalage k : Un coefficient de corrélation sérielle égal à 0 correspondrait une totale indépendance des variations successives de cours, ce qui consiste à accepter la forme faible d'efficience, si les autocorrélations sont significativement nulles b. les tests vérifiant une marche au hasard des cours boursiers L'efficience faible de la bourse de Casbalanca suppose que les cours suivent une marche naturelle au hasard c'est à dire qu'ils n'ont aucune mémoire

malgré une réduction significative de l’excès de kurtosis. Ce résultat confirme notre choix de distribution Student dans le modèle GARCH. La statistique de Ljung-Box appliquée aux rendements montre que certains marchés (10 sur 44) présentent une autocorrélation significative (à 1%) et la plupart sont des pays émergents (7 sur 10). Cette présence de l’autocorrélation est signe d’investissement illiquide (Getmanski, Lo, & Makarov (2004)). La même statistique appliquée aux carrés des rendements nous montre