Autocorrélation

d’autorégression 9.5. La statistique de Durbin-Watson 9.6. La prévision dans le modèle à erreurs autorégressives 9.7. Le problème de l’hétéroscédasticité 9.8. Les tests de diagnostic 9.8.1. Analyse des autocorrélations R2 iv 9.8.2. Le test de Breusch-Godfrey (autocorrélation) 9.8.3. Le test de Koenker (hétéroscédasticité) 9.8.4. Le test de Bera-Jarque (normalité) 9.9. Exemple numérique 9.10. Introduction aux méthodes semi-paramétriques X. Eléments de théorie statistique

une fois avant de la stationnariser. Le test de Dickey-Fuller Augmenté est une version améliorée du test de Dickey-Fuller simple, par l'introduction dans les modèles du test des valeurs retardées de la série destinées à corriger une éventuelle autocorrélation du terme d'erreur. Les trois modèles s'écrivent comme suit : Modèle 1 : Yt = Yt-1 +∑cj Yt-1 + t Modèle 2 : Yt = Yt-1 + 0 ∑cj Yt-1 + t Modèle 3 : Yt = Yt-+ 0 1t +∑cj Yt-1 + t La procédure à suivre pour réaliser le test est

coefficient de Kurtosis qui ressort positif pour toutes les soixante-quinze valeurs indique que leur distribution est pointue. En d’autre terme, les séries oscillent de manière aléatoire autour d’une valeur moyenne. Dans ce cas il n’y a aucune autocorrélation dans les séries (les données successives sont indépendantes). 2.2.Etude de la stationnarité Lors d’une étude d’une série temporelle comme dans notre cas l’étude de la rentabilité des sociétés cotées en bourse de Casablanca de 2008 à 2012

transmis faible car le signal est large bande (ce qui permet la discrétion). Aussi, la discrétion est obtenue en gardant le code d'étalement secret. En plus assurer la tolérance vis à vis des multitrajets en choisissant des codes présentant des autocorrélations étroites. Les trajets de délais supérieurs à un chip sont facilement éliminés. Les Figures I.5 et I.6 décrivent le fonctionnement de base de l’étalement et du désétalement d’un système DS-CDMA. On a pris pour exemple, un signal initial BPSK

affecter l’ensemble des variables pour les périodes t, t+1, t+2, … L’une des principales applications du modèle VAR est d’analyser les effets de politiques économiques sur les chocs. La méthode VAR est utilisée aussi pour les tests de résidus (autocorrélation, homoscédasticité, hétéroscédasticité). 40 DEMBELE ALASSANE MAKAN MEMOIRE PROFESSIONNEL GPE 9 IMPACT DES INVESTISSEMENTS DIRECTS ETRANGERS SUR LA CROISSANCE ECONOMIQUE EN COTE D’IVOIRE 2. STATIONNARITE DU MODELE VAR Le graphique 7 (ci-dessous)

présente une variété de modèles probabilistes pouvant être utilisés dans l'analyse et l'optimisation de la qualite de service dans les réseaux. On montrera comment certaines spécificités des réseaux actuels (omniprésence du protocole TCP, forte autocorrélation du trafic, grande hétérogénéité des données, existence de contraintes temps-réel, etc.) peuvent être prises en compte au travers des modèles probabilistes simples mais pertinents. 23/55 Sur un plan applicatif, le cours abordera les thèmes

6401 0.6406 0.9735 0.1501 0.0037 0.6774 4.119588 0.123103 -2.361729 -2.063009 10.50938 0.000239 43 Efficacité des dépenses publiques en capital humain au Bénin Source: d'après résu 1tats On remarquera qu'ici, l'estimation primaire révèle une autocorrélation des résidus qui a été corrigée par l'introduction de tennes AR. ru / TESTS DE VALIDATION ~ ~ La régression est de bonne qualité ( R 2 == 0.7896). La statistique DW ==1.98 prouve que le modèle corrigé ne présente d'autocorrélation des résidus

donc E(ui )=0 H3 : la variance de l’erreur est homoscédastique, donc E(u2i )=σ2u, quelque soit i H4 : les erreurs d’observation pour un enseignant i sont indépendantes de celles commises pour un enseignant j, donc E(ui, uj )=0, avec i≠j (non autocorrélation des erreurs) H5 : l’erreur ui est indépendante des variables explicatives xi du modèle (pour tout i) H6 : absence de colinéarité entre les variables explicatives. H7 : ui ~N (0, σ2u). 5.2.3- Estimation du modèle La méthode d’estimation

largeur de bande (≡ domaine d’occupation en fréquence) d’un signal aléatoire est d’autant plus importante que les variations du signal sont rapides. 8 Annexe. 22 Signaux & systèmes 8 Annexe. Signaux aléatoires Signal x (t ) Autocorrélation ϕ xx (τ ) DSP ou DSE Φ (ω ) = TF [ϕ xx (τ )] signal peu prédictible 0 signal lent, assez prédictible 0 signal rapide, peu prédictible 0 signal avec une bande de fréquences dominante 0 signal sinusoïdal signal sinusoïdal

la variance des taux de croissance individuel n’est pas constante ; elle est supérieure pour les petites entreprises33 (ce qui souligne la nécessité de rechercher d’autres déterminants microéconomiques de leur croissance). En second lieu, une autocorrélation des taux de croissance a été observée, notamment par Chesher [1979], Kumar [1985] et Wagner [1994]34. Elle signifie que, toutes choses égales par ailleurs, les firmes ayant connu une forte croissance dans le passé ont plus de chances de connaître