Camping-car

méthodes adaptées au court terme et aux séries constantes : la méthode des moyennes mobiles ; la méthode de lissage exponentiel ; une méthode adaptées au long terme et aux séries cycliques et à tendance : la méthode de décomposition ou des moindres carrés ; et enfin une méthode adapté aux systèmes de magasins en réseau : la méthode de consolidation des besoins prévisionnels. PRÉVISIONS PAR LA MÉTHODE DES MOYENNES MOBILES OU MOYENNES GLISSANTES C’est une méthode basée sur l’usage de la moyenne des consommations

saisonnier qui se dessine. On constate que les ventes sont le plus élevés au 2ème et 4ème trimestres car les automobilistes font contrôler leur voiture avant mais aussi au retour des vacances. De ce fait, les garagistes ont besoins de plus de pièces de rechange que d’habitude. 1.2. Calculez l’équation de la droite de tendance des ventes annuelles par la méthode des moindres carrés et prévoir les ventes en quantités pour 2006. n : nombre d’années = 3 x « barre » = moyenne des x =

question tout d’abord en utilisant une étude économétrique grace aux outils que j’ai appris à manipuler durant le cours du premier semestre. Pour que ma recherche soit efficace, je veux construire le modèle linéaire en utilisant le méthode des moindres carrés ordinaires. Mon modèle empirique va étudier la part de l’influence de l’immigration sur l’evolution du chômage en France qui sera ma variable expliquée. Pour les variables expliquatives je vais utiliser les données suivantes : le niveau de l’immigration

affine d’une série statistique à deux variables 3 3 Ajustement par la méthode des moindres carrés 5 Table des figures 1 Nuage de points . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2 Un exemple d’ajustement affine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3 Méthode des moindres carrés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Liste des tableaux

Économétrie Francesco Quatraro – 2010/2011 13 Le modèle de régression simple • Les estimateurs des coefficients a0 et a1 est obtenu en minimisant la distance au carré entre chaque observation et la droit • D’où le nom d’estimateur des moindres carrés ordinaires (MCO) • La résolution analytique est la suivante: Économétrie Francesco Quatraro – 2010/2011 14 Le modèle de régression simple • En opérant par dérivation par rapport à a0 et a1 afin de trouver le minimum de cette fonction

Mars avec un creux en Janvier. -La deuxième saison est celle où la fréquentation est supérieure à la moyenne elle s’étale sur les mois d’Avril à Aout avec un pic au mois d’aout. Analyse : méthode des moindres carrés Prévision de la fréquentation avec la méthode des moindres carrés. X = Années de 2000 à 2004, soit n= le nombre d’années soit n=5 Y = Nombre de visiteur par année soit l’équation : A = xi * yi B= xi A = et b=y –ax On peut donc prévoir les fréquentations pour les 5 années

plusieurs méthodes permettant d’estimer le modèle théorique y   0  1 x   par le modèle empirique yˆ  b  b x 0 1  Méthode des moindres carrés  Méthode de la vraisemblance … Pr. BOULAHOUAL Adil 17 La méthode des moindres carrés Idée de base : Cette méthode essaie de construire une droite de régression empirique qui minimise la somme des carrés des distances verticales entre cette droite et chacun des points observés. min  (yi  yˆi ) 2 Pr. BOULAHOUAL Adil 18 Heures d’études 5 8

Hamisultane I/ QU’EST CE QUE L’ECONOMETRIE ? II/ LE MODELE DE REGRESSION SIMPLE II.1/ Méthode d’estimation des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) II.2/ Hypothèses et propriétés des estimateurs des MCO II.3/ Critère de jugement de la qualité de l’ajustement d’un modèle : R² III/ LE MODELE DE REGRESSION MULTIPLE III.1/ III.2/ III.3/ III.4/ Méthode d’estimation des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) Hypothèses et propriétés des estimateurs des MCO Critère de jugement de la qualité de l’ajustement

respectives. -deux cas se présentent : *Le premier est le cas où -P- est impaire, P=2k+1 MMp,t= , *Le deuxième est le cas où -P- est paire, P=2k MMp,t= (t-k + Y+i +t+k ) b) La deuxième méthode est de Lisser la série par la méthode des moindres carrés ordinaires : *Il est ainsi nécessaire de calculer l’équation de la droite qui s’écrit : Y=aX+b Avec : a= , b=-a 2) -l’étape qui suit le lissage dans ce modèle est de déterminer les rapports de trend saisonnier, en d’autres terme les différences

Notion de droite de régression Déterminer la droite d’ajustement qui rend le mieux compte de cette distribution Méthode des moindres carrés = déterminer les coefficient a et b de l’équation y=ax + b Déterminer droite dont le tracé consistera à minimiser l’écart au carré des distances de chaque point par rapport à cette droite. On cherche à minimiser la somme des carrés des écarts (= variance) entre les valeurs estimées et les valeurs observées de la variable dépendante 190 185 Taille 180 175 170