Régression linéaire multiple

ECONOMETRIE (*) Hélène 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

questionnaire et la transformation de données 13 avril 27 avril Analyse des données : Représentations graphiques 4 mai 11 mai Analyse des données : Les mesures descriptives 18 mai 1 juin Analyse des données : Corrélation et régression linéaire simple 8 juin 15 juin Tous Questions et distribution de l’examen Programme des TD 18h-20h 21 mars 12h-14h 22 mars 18h-20h 28 mars 12h-14h 29 mars 18h-20h 12h-14h 4 5 avril avril avril avril avril avril mai mai mai mai mai mai

édition de ce dernier livre, en préparation. Les méthodes de prévision sont souvent subdivisées en catégories. On distingue notamment les courbes de croissance, les moyennes mobiles, la décomposition saisonnière, le lissage exponentiel, la régression multiple, la méthode de Box et Jenkins, pour se limiter à ce qui est couvert ici. Cette classification est parfois poussée à l'extrême, comme dans la compétition de Makridakis et al. (1984) qui a mis en présence une quinzaine de méthodes sur 1001 séries

.......................................................39 Introduction :..................................................................................................................................39 Préambule : Incertitude de mesure, régression linéaire ..................................................................39 Utilisation d’une liaison série RS232 : ...........................................................................................43 Première réalisation: milliVoltmètre

deux variables L ’analyse bivariée Objectifs : Description: Tester l ’association entre 2 variables: ex: « Quand A est grand, B est grand » (ex: corrélation) Explication: Tester la causalité entre 2 variables: « A influence B » (ex: analyse de régression) 34 3! %3 4 1 / 3 Tableaux croisés, coefficients et tests statistiques Nominale Nominale Coefficient de contingence Test du Khi Deux Coefficient de contingence Test du Khi Deux Coefficient de corrélation des rangs de Spearman Test

imparfaite du sujet. • Au-delà de quel seuil la dette extérieure compromet-elle les performances économiques? • Peut-on chiffrer l’incidence de la dette sur la croissance des pays en développement? • L’impact de la dette sur l’expansion est-il non linéaire ou, en d’autres termes, l’effet d’un alourdissement de la dette dépend-il, par exemple, de l’encours de celle-ci? • Par quels canaux la dette influe-t-elle sur la croissance? • Quel bénéfice peut-on attendre, en matière de croissance, d’un allégement

coefficients peuvent être utilisés pour guider l'interprétation des fonctions canoniques discriminantes. Les premiers coefficients sont les coefficients canoniques standardisés; ils sont assimilables aux coefficients de régression standardisés (bêtas) de l'analyse de régression multiple. Ces coefficients reflètent la contribution relative de chaque variable à la fonction discriminante après avoir contrôlé les autres variables présentes dans l'analyse; ce sont donc des coefficients de corrélation partiels

risque respectif ; de la valeur terminale à l’issue de l’horizon de prévision, calculée sur la base de l’actualisation à l’infini d’un cash flow d’exploitation considéré comme normatif supposé croître à un taux de croissance stable ou sur la base d’un multiple appliqué à un agrégat normatif. Valeur des fonds propres Valeur d’entreprise Endettement financier net - Le cash flow d’exploitation est égal au résultat d’exploitation après impôt, majoré de la charge d’amortissement de l’année, minoré de

statistique Chapitre3 : la représentation graphique Partie2 : Description numérique d’une variable statistique Chapitre1 : les paramètres de tendance centrale Chapitre2 : les paramètres de dispersion Chapitre3 : les paramètres de concentration Partie3 : Régression simple et corrélation Chapitre1 : nuage de points Chapitre2 : types d’ajustement (graphique, mécanique et analytique) Chapitre3 : méthodes des moindres carrés Chapitre4 : la corrélation Partie4 : les séries chronologiques Chapitre1 : mouvement d’une

....................................................................................................... 14 4.1 Extrapolation déterministe des séries..............................................................................14 4.1.1 Tendances Linéaires.................................................................................................14 4.1.2 Tendances autorégressives....................................................................................... 15 4.2 Moyennes Mobiles....