Coefficient de variation

L’estimation de la tendance à l’aide d’un ajustement linéaire Les méthodes basées sur l’ajustement linéaire nécessitent : Une représentation graphique de la série afin d’observer la tendance Une confirmation de l’évolution linéaire par le calcul du coefficient de corrélation linéaire 11. La tendance L’analyse graphique permet d’observer une tendance. Prenons l’exemple suivant : L’entreprise DAVID se pose la question suivante : Les insertions publicitaires dans la presse ont-elles un impact sur les ventes

i effectuée par la branche j. Les coefficients techniques de production (aij) : rapport entre la valeur de la CI d’un produit i par la branche j (notée Xij) et la valeur de la production totale de la branche Aij=x ij / Pj Représentation la quantité de produit i nécessaire pour produire 1€ de produit de la branche j. Pour chaque branche, on peut calculer l’ensemble des coefficients techniques qui décrivent les techniques de production Ces coefficients forment un tableau, ou une « matrice »

traiter également des données de l’insolation. Les données analysées dans cette étude sont des mesures mensuelles de rayonnement global et d’insolation issues de 17 stations météorologiques de la Tunisie. En première étape, les moyennes et les coefficients de variation de ces données ont été estimés dans le but d’avoir une idée sur la valeur centrale et la variabilité de ces deux paramètres. En deuxième étape, un test de tendance a été appliqué aux séries de l’insolation puisque les périodes d’observations

détermination de prix mais ne doit pas être la seule référence. a. Méthode coût de revient + la marge : Le principe est le suivant : - Prix de vente hors taxe = coût de revient + marge. En pratique, on applique un coefficient multiplicateur. Prix hors taxe de vente = coût de revient * coefficient multiplicateur. b. Méthode coût directe + marge : Le coût d’un produit se compose de deux parties : - Les coûts variables ou directes : proportionnelles aux quantités produites, (exemple : les achats, l’électricité

somme pondérée du risque des actifs qui la composent. La raison principale en est que la contribution d’un actif au risque global d’un portefeuille n’est pas égale au risque propre à cet actif mais dépend plutôt du degré de corrélation entre les variations des rendements de cet actif avec ceux des autres actifs dans le portefeuille. Par contre, l’espérance mathématique du rendement du portefeuille est la somme pondérée des rendements espérés des actifs qui la composent. D’où l’intérêt de la diversification

analyse des relations entre différentes variables économiques.Dans le cas où nous nous situons, on va proposer une étude sur le cours des actions en France comme modélisation économétrique. On utilisera des variables qui ont un effet important sur la variation du cours des actions en France et de comprendre les relations entre ces variables. Une analyse récente sera faite à partir du deuxième trimestre 2013 jusqu’à fin 2022. On prendra les données sur une période récente afin d’avoir une explication plus

Chapitre I : La régression linéaire simple Les modèles de régression ont pour objectif d'expliquer la variation d'un phénomène mesurable par celle d'une ou de plusieurs autres variables, et dans la vie de l'entreprise, nous essayons fréquemment de détecter et d'analyser les causes de certains phénomènes, comme la variation des ventes par exemple. Différents modèles de régression sont possibles. La régression linéaire (simple ou multiple) estime les paramètres de l'équation théorique permettant de

dividendes, ce qui veut dire que les firmes doivent maintenir l’indépendance entre les dividendes et les décisions d’investissements. Mais Higgins note aussi que le dividende doit être protégé des effets nuisibles de la variabilité des revenus et de la variation dans l'ensemble des opportunités d’investissements. Selon Jackson, la distribution de participations pour les compagnies mutuelles doivent être calculées de cette façon : les résidus des profits desquels on retranche ce qui est nécessaire pour une

suivant, le modèle 1 teste l’H0 que le nombre d’années de scolarité n’explique pas mieux le salaire qu’un modèle sans prédicteur. La ligne du modèle 2 teste l’H0 que la combinaison du nombre d’années de scolarité et du sexe n’explique pas mieux la variation de salaire qu’un modèle sans prédicteur. Dans les deux cas, l’H0 est que les modèles ne sont pas significativement plus explicatifs de la variance du salaire qu’un modèle sans prédicteur. Reproduit par : M. Adil BOULAHOUAL 2 On constate

LES COEFFICIENTS SAISONNIERS ➢ Contexte Vous souhaitez représenter par des chiffres (appelés "coefficients saisonniers") les variations saisonnières d'une variable : ventes d'un produit (ex. : crèmes glacées), demande sur un marché (ex. : voyages touristiques), etc. Par exemple, le chiffre d'affaires d'une entreprise, la SECAD, a évolué de la façon suivante : ANNEE |janvier |février |mars |avril |mai |juin |juillet |août |septembre |octobre |novembre |décembre | |1 |340 |280