Quantile

LE QUESTIONNAIRE D’ENQUETELE QUESTIONNAIRE D’ENQUETELe contexte de l‘enquête par questionnaireL’élaboration du questionnaireDu traitement des données à la synthèse I - LE CONTEXTE DE L’ENQUÊTE PAR QUESTIONNAIRE L’intérêt d’une enquête par questionnaire

l’épargne BCE = fixation des taux directeurs Page 2 sur 9 Fiscalité : taxation (définition de l’assiette) ou exonération C. Les inégalités de répartition 1. Mesures statistiques Population totale ou par catégories (PCS) Moyenne et écart type. Quantile, décile, centile. 2. Les différends facteurs d’inégalité - PCS Région Milieu sociale Secteur d’activité Sexe (salaire des femmes inférieur à 20%) Age Qualification Taille de l’entreprise Inégalité du patrimoine plus élevé que les

nous permettre de créer une autre mesure synthétique du risque pouvant hiérarchiser les 3 indices plus correctement, c’est-à-dire reconnaissant dans l’indice 3 l’actif financier le plus risqué en termes de pertes potentielles. Cette mesure est le quantile de perte maximale que peut subir l’actif ou le portefeuille avec une probabilité d’occurrence faible mais non négligeable pour l’investisseur : on la dénomme la Value-at-Risk ou VaR. Ainsi, pour nos trois indices, nous avons les VaR suivantes définies

JPMorgan was more a pulic relation campaign than an advanced technical study : VaR is more a practice than a theory. “VaR summarizes the worst loss ever on a target horizon that will not be exceeded with a given level of confidence”, i.e. formaly it is a quantile of the projected distibution of gains and losses over the target horizon Till Guldimann (1992) created the term value-at-risk while head of global research at JP Morgan in the late 80’s. It appeared in the G30 report (group of thirty) in July 1993

Caract´risation des indicateurs de localisation e 2.3.2 Indicateurs de dispersion ou de variabilit´ . . . . . . e 2.3.2.1. Variance et ´cart-type empiriques . . . . . . . e 2.3.2.2. L’´tendue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.3.2.3. Les quantiles empiriques . . . . . . . . . . . . 3 Estimation ponctuelle 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 M´thodes d’estimation . . . . . . . . . . . . . . . . e 3.2.1 D´finition d’un estimateur . . . . . . . . . . e 3.2.2 La m´thode

des revenus des Américains entre 1972 et 2001 selon le quantile (définition : [33]) : Quantile 90 99 99.9 99.99 Accroissement en 29 ans (%) 34 % 87 % 181 % 497 % Accroissement moyen annuel 1.0 % 2.2 % 3.6 % 6.3 % Croissance des revenus des Américains entre 1972 et 2001 selon le quantile 28 En 2005 le centile 99 correspond à un revenu de $402 306, le quantile 99.9 à $1 672 726 et - selon les calculs de Krugman - le quantile 99.99 à plus de $6 millions. On voit que l'essentiel de

CHAPITRE II. Les caractéristiques des distributions à un caractère quantitatif. (Traitement et interprétation des données). page 17 I. Caractéristiques de tendance centrale. page 17 1. Le mode. 2. La médiane. 3. Les quantiles. 4. La moyenne. II. Caractéristiques de dispersion. page 21 1. L'intervalle de variation. 2. Les intervalles interquantiles. 3. L'écart absolu moyen. 4. L'écart-type - La variance. 5. Variances intra et interpopulations

statistique) les indicateurs descriptifs peuvent être regroupés ainsi : – Les indicateurs de dispersion : variance, écart-type, écart absolu moyen, étendue… – Les indicateurs de forme : asymétrie et aplatissement. – Les indicateurs de position : quantiles (quartiles, déciles, centiles…). Mais l’étendue interquartile (entre le premier et le troisième quartile) est plutôt un indicateur de dispersion. Petite escapade sur la représentation chiffrée : Les indicateurs • Assez nombreux, (voir cours de

naturellement l’hypoth`se la plus vraisemblable - sur la base d’un test statistique. e La statistique de test est la suivante : Ftest = R2 N − P − 1 ∼ F (P, N − P − 1) 1 − R2 P (2.39) Si la valeur de la statistique de test est sup´rieure au quantile de la loi de Fisher, on e rej`te l’hypoth`se de nullit´ de l’ensemble des param`tres - autrement dit, le mod`le a e e e e e de bonne chances d’accroitre notre connaissance de Y . ` ´ ´ ´ 28CHAPITRE 2. RETOUR SUR LE MODELE LINEAIRE : CAS UNIVARIE

et de patrimoine L'étude des inégalités s'appuie sur différents outils statistiques. Le revenu médian partage la distribution des revenus des ménages en deux parts égales: 50 % des ménages sont en dessous du revenu médian et 50 % au-dessus. Les quantiles (déciles, quintiles, quartiles, centiles) regroupent les ménages par tranches . Les ménages sont classés par ordre croissant de revenus ou des patrimoines, on les divise en groupes de taille égale (10 % des ménages pour les déciles, 20 % pour les