Économétrie

31-1-2005 Séries chronologiques Nino Silverio Support de cours provisoire pour l’unité de valeur “Mathématiques et statistiques” destiné aux classes du BTS Comptabilité-Gestion de l’ECG. Introduction DÉFINITION Une série chronologique est une série statistique ordonnée en fonction du temps. Exemples : le cours journalier en bourse (à la clôture) d’une action, la température extérieure relevée à un même endroit à 15h, etc. L’étude de ces séries est intéressante car elle peut permettre

Modélisation Stochastique Travaux Dirigés Licence Professionnelle Management du Système d’Information I. Modèle Linéaire de Régression Simple PLAN I. Modèle Linéaire de Régression Simple a. b. c. d. Rappels de notions Les hypothèses du modèle Estimation des paramètres Validation des modèles Déflater une série statistique Application Analyse de l’influence saisonnière Application Les hypothèses du modèle Détermination des paramètres Tests dans le M.R.M Exercices d’application Yousra

Sciences de gestion Synthèse de cours exercices corrigés & Économétrie Cours et exercices adaptés aux besoins des économistes et des gestionnaires Corrigés détaillés avec Excel, SPSS, TSP, Easyreg Données utiles aux exercices sur www.pearson.fr Collection synthex Éric DOR Économétrie Sciences de gestion Synthèse de cours & Exercices corrigés Économétrie Éric DOR professeur associé d’Économétrie à l’IESEG School of Management (Lille) Direction de collection

la densité marginale de Y , notée fY ∞ vérifie : fY (y) = u=−∞ fXY (u, y)du. On en déduit la forme en densité de la formule de Bayes : fXY (x, y) = fX|Y (x|y)fY (y) 7. Règle de calcul des espérances On va démontrer une formule très utile en économétrie : soient X, Y et Z trois variables aléatoires de densité jointe f (x, y, z). Alors on a E(X|Z) = E [E(X|Y, Z)|Z] Montrons cette propriété. Par définition E(X|Y, Z) = Or f (u|Y, Z) = que f (u,Y,Z) f (Y,Z) , uf (u|Y, Z)du u où l’on note f (Y

Sciences de gestion Synthèse de cours exercices corrigés & Économétrie Cours et exercices adaptés aux besoins des économistes et des gestionnaires Corrigés détaillés avec Excel, SPSS, TSP, Easyreg Données utiles aux exercices sur www.pearson.fr Collection synthex Éric DOR PEARSON Education France — Exercices d’Économétrie – 2e édition — (Scriptex : 4e épreuve) — I — Économétrie PEARSON Education France — Exercices d’Économétrie – 2e édition — (Scriptex : 4e épreuve) — I — PEARSON Education

Son rôle Il est l’interlocuteur privilégié des entrepreneurs individuels (commerçants, artisans et professionnels libéraux) sur un secteur géographique donné. Dans certaines banques, telles que le CIC, il n’est pas rattaché à une agence, mais à un centre d’affaires, structure autonome spécialisée dans le marché des professionnels et des entreprises. Sa particularité ? Il gère à la fois les comptes privés et les comptes commerciaux de ses clients. En premier lieu, son rôle est d’établir une convention

Mathématiques – Licence sciences économiques – 2009-2010 TD 5/6/7 – ex 1/6 − (2 + λ) −2 1 −2 ex 1 a) • valeurs propres : χ M (λ) = soit χ M (λ ) = − (2 + λ ) − 2 1− λ 1 − 2 − (2 + λ ) 1− λ −2 − 2 − (2 + λ) – (−2) −2 1 − 2 − (2 + λ) + 1× −2 1 1− λ − 2 = – (2 + λ)( λ2 + λ − 6 ) + 2 (2λ + 6) + (3 + λ) = − λ3 − 3λ2 + 9λ + 27 = − (λ − 3)(λ + 3) 2 et Spec(M) = {–3,3}. • sous-espaces (vecteurs) propres : E λ = { X / (M – λI)X = 0} avec E λ ≠ {0}. x − 2y + z

Initiation à l’analyse des séries temporelles et à la prévision Guy Mélard ECARES CP114 et Institut de Recherche en Statistique Université Libre de Bruxelles Avenue Franklin Roosevelt 50 B-1050 Bruxelles e-mail : gmelard@ulb.ac.be Résumé Nous présentons l’analyse des séries temporelles qui est employée dans de nombreuses sciences et techniques. Nous mettons notamment l’accent sur les méthodes de prévision telles qu’elles sont utilisées, en particulier pour la prévision des ventes dans les entreprises

Introduction à l’Econométrie Ecole Centrale de Paris Année 2006-2007 Pauline Givord 3 novembre 2006 Table des matières 1 Le modèle linéaire : les MCO 1.1 Introduction : le modèle linéaire simple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 l’estimateur des moindres carrés ordinaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 le modèle linéaire général : écriture matricielle . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 définition de l’estimateur des moindres carrés ordinaires . . . . . . . .

L Chapitre I - Partie 1 : Le rôle de l’économétrie (2) Quelques exemples : Quel est l’impact de la hausse du prix du pétrole sur les ventes de voitures ? Quel est l’impact des "35 heures" sur le chômage ? Quelle est l’influence du coût salarial sur la demande de travail ? Quelle est l’impact d’une année d’étude supplémentaire (M2 plutôt que M1) sur le salaire des individus ? => Evaluation de ces différents effets et Prévision 10/25 Chapitre I - Partie 2 : La notion de modèle Un exemple