Régression Non Paramétrique

séjour planctonique et l’exposition des individus aux conditions défavorables peuvent être prolongées après la métamorphose. Tous ces facteurs ont des conséquences évidentes sur la survie larvaire et le succès de fixation. Ils auront donc un impact non négligeable sur le succès de recrutement notamment un niveau des collecteurs artificiels utilisés en mytiliculture (Hunt & Scheibling, 1996). À partir de ces observations, les hypothèses concernant le succès de recrutement ont été divisées en deux

programmes  Fenêtre Journal (Log) : analyse syntaxique du programme exécuté avec les messages suivants: → Notes (en bleu dans SAS Windows) : aucune anomalie dans le traitement demandé; → Avertissements (Warnings) : il est possible que des erreurs non fatales aient eu lieu pendant le traitement (n’empêche pas l’exécution du programme); → Erreurs (Error, en rouge) : des erreurs graves de traitement ont eu lieu le message Error signale une erreur qui a stoppé l’exécution de cette étape du programme

comportant les gains des frontaliers, des saisonniers et des autres travailleurs non résidents et 3) le transfert en capital des migrants. Région et Développement 197 de l’enquête et les différents tests de représentativité de l’échantillon, une estimation globale des montants des transferts reçus par les ménages et la région est proposée. L’analyse des profils de la pauvreté monétaire, selon l’existence ou non de revenus de transferts en provenance de l’étranger, est menée ensuite afin d’évaluer

problème et les contraintes liées à l’estimation. La première situation se rencontre par exemple lorsqu’une variable continue n'est observée que sous la forme de tranches (notamment pour des impératifs de collecte, ou afin de limiter des problèmes de non réponse sur la variable continue,...) ou encore dans le cas du modèle Tobit simple. Dans ce dernier modèle, la variable est connue soit en clair si elle est en deçà d’un certain seuil , soit sous forme discrète (dépassement du seuil) dans le cas contraire

Markowitz. 2 – Les portefeuilles à deux titres. Considérons deux actifs financiers A et B engendrant des rentabilités aléatoires RA et RB., sur une période arbitraire. Dans la suite es variables aléatoires sont notées en majuscule et les éléments non aléatoires (scalaires) en minuscule. Notons respectivement µA=E(RA), µΒ =E(RB) , σΑ = σ (RA) et σΒ = σ (RB) les espérances et les écarts-types des rentabilités de ces deux actifs et σAB=cov(RA,RB) leur covariance2. Un portefeuille, combinaison de

métiers (les métiers de marché) et à l’extension d’autres (les prestations de service). L’ensemble des spécificités susmentionnées engendre pour la banque des risques particuliers, à la fois, nombreux et complexes, dont la survenance peut compromettre, non seulement la rentabilité mais plus grave la solvabilité de l’établissement. Il est important de signaler que l’occurrence d’un risque imprévisible pourrait entraîner même la faillite d’une banque plus grave encore, la défaillance de toute la place financière

bancaires. Nous développons une approche alternative aux mesures classiques de productivité pour prendre en compte des effets de taille, d’environnement et de structure dans la comparaison des agences entre elles. Nous recourons à une approche non paramétrique d’estimation d’une frontière de production pour construire les indicateurs dans un cadre homogène. Une application empirique est menée sur un échantillon de 1423 agences bancaires réparties au sein de 15 banques régionales. Nos résultats indiquent

de liste..........................12-15 Suppression du lien entre formule et nom de liste .12-18 Contextes de l’éditeur de listes statistiques ............12-19 Menu STAT EDIT.....................................................12-22 Modèles de régression ..............................................12-24 Menu STAT CALC....................................................12-27 Variables statistiques ...............................................12-33 L’analyse statistique dans un programme ....

exposé s’en tiendra donc à l’échange pur. Signalons toutefois une avancée importante par rapport à Walras : au même titre que le consommateur, le producteur est maintenant reconnu comme un agent cherchant à optimiser sa situation (en maximisant non pas son utilité mais son profit) ; chez Walras, la production suivait la demande par une espèce d’automatisme. L’essence d’une situation concurrentielle se trouve dans le comportement des agents en preneurs de prix (« price takers ») 3 . La caractéristique

des prix représente une mesure explicite de la liquidité sur le marché de change tunisien en mettant en relief sa relation avec le volume des transactions et la volatilités du cours de change. Mots clés Modèle monétaire à prix flexible, non stationnarité, cointégration multivariée, relation de long terme, microstructure du marché de change, flux d’ordre, hérérogéneité des participants , MCO, coûts de transaction, fourchette des prix, volatilité de change , GARCH, volume des transaction