Linéaire A

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ERIC 1 Tableau de données et Statut des variables C ig a r e tte A lp in e Benson& H edges C a m e lL ig h ts C a r lto n C h e s te r f ie ld G o ld e n L ig h ts Kent Kool L&M L a r k L ig h ts M a r lb o r o M e r it M u ltiF ilte r N e w p o r tL ig h ts N ow O ld G o ld P a llM a llL ig h t R a le ig h S a le m U ltr a T a r e y to n T r u e L ig h t V ic e r o y R ic h L ig h t V ir g in ia S lim s W in s to n L ig h ts T A R (m g ) N IC O T IN E ( m g E IG H T ( g ) C O ( m g ) W 1 4

formes d’hétéroscédasticité différentes : modèle 1 :  avec  modèle2 :  avec  1. Importer les données du fichier exo_hetero.RData. Estimer les deux modèles. 2. Déterminer un intervalle de confiance pour les coefficients. 3. Pourquoi y-a-t-il hétéroscédasticité ? Quels sont les deux formes d’hétéroscédasticité ? 4. Faire les différents tests de détection de l’hétéroscédasrticité. 5. Déterminer un intervalle de confiance pour les coefficients en utilisant des estimateurs consistants

Université d’ Orléans - Master ESA 2 Econométrie pour la Finance Examen Terminal Decembre 2004. C. Hurlin Exercice 1 (12 points) : Programmation SAS et questions diverse Répondez et justi…ez précisément vos réponses. Question 1 : A quel modèle correspond ce programme d’ estimation SAS de la …gure 1. Justi…ez votre réponse. Figure 1: Programme Question 2 : Ecrivez le programme d’ estimation par Pseudo Maximum de Vraisemblance du modèle suivant en utilisant la procédure AUTOREG : p y t = zt

Contexte • Avant, test des modèles simples de type « stimulus réponse » où l’impact d’une variable manipulatrice sur la variable à prédire est directe et unique démarche béhavioriste ou déterministe. • Puis, on a envisagé l’intervention d’une 3ème variable : la conception interactionniste de l’homme dans son contexte. • Enfin, l’intervention d’une variable psychologique a permis d’expliquer l’impact du contexte ou des caractéristiques individuelles sur le comportement humain. • Utilisation indifférente

Annexe n°3 Le Modèle Linéaire Général 1. Estimation des paramètres du modèle Soit le modèle linéaire général : estimé est : Yi = γ 0 + γ 1 X 1i + γ 2 X 2i + L + γ k X ki + U i (i = 1,L, n) . Yi = γˆ0 + γˆ1 X 1i + γˆ 2 X 2i + L + γˆ k X ki + ei Le modèle La forme matricielle de ces n équations est : ⎡Y1 ⎤ ⎡1 X 11 L ⎢Y ⎥ ⎢1 X L 12 ⎢ 2⎥ = ⎢ ⎢ M ⎥ ⎢M M L ⎢ ⎥ ⎢ ⎣Yn ⎦ ⎣1 X 1n L (n ;1) = (n ; k + 1) X k 1 ⎤ ⎡γˆ0 ⎤ ⎡ e1 ⎤ ⎥ ⎢ γˆ ⎥ ⎢e ⎥ X k2 ⎥ ⎢ 1 ⎥ + ⎢ 2⎥ ⎢M⎥ M ⎥ ⎢M⎥ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ X kn

variables indicatrices sur le genre (F EM ALE) et la couleur (BLACK). (a) Existe-t-il une différentiation salariale par le genre et/ou par la couleur? Justifier (b) Est-ce que l’évolution du salaire par rapport à la variable éducation diffère selon le genre et/ou la couleur? Justifier. Exercice 2 On considère l’obervation de la quantité produite (Q) et le prix (P ) et ce pour une période de 26 ans (voir table2.xls). Et on s’intéresse à l’estimation de la fonction d’offre suivante : Qt = β 0 + β 1 Pt + β

entre les trois aspects. Dans ce texte on parle des comportements sanitaires à risques des jeunes adolescents. En effet cette étude s’intéresse à établir le profil des jeunes adolescents qui se trouvent à haut risque sanitaires via leur comportement. En d’autres termes les auteurs voulaient établir les facteurs qui favorisent ou du moins qui expliquent le comportement sanitaire à risque chez les jeunes adolescents. Les objectifs poursuivis dans le cadre de cette

prévisions A) Le coefficient de détermination R² B) Analyse de variance a) Validité du modèle R² b) Les coefficients de la variable, l’erreur type C) Analyse des résidus D) Prévisions VI Conclusion Introduction Nous avions pour objectif de réaliser l’analyse d’une variable (thème économique ou financier) qui a une relation avérée avec plusieurs variables indépendante et d’en faire les prévisions. Notre travail consista donc dans un premier temps à choisir notre

Partie 1 : Equa-diff linéaires du premier ordre : Nous nous intéressons aux équa-diffs de type : (E) y + a(x)y = b(x) L’équation peut aussi se présenter sous la forme : u(x)y + v(x)y = w(x), dans ce cas, on se place dans un intervalle I où u(x) = 0 et on divise par u(x) pour se retrouver dans la première forme. Pour résoudre une telle équation, on procède en général en deux étapes : 1. on résout l’équation homogène, obtenue en remplaçant le second membre par zéro, (H) y + a(x)y = 0 la solution générale