Régression Non Paramétrique

en fonction de . En effet, nous obtenons Cette solution est donc de la forme : Avec : ; Edern Sévellec – Mémoire EURIA 2010 Page 14 sur 127 Gestion Actif / Passif par une projection stochastique bayésienne ; ; Ceci est donc un modèle de régression pour séries temporelles de type autorégressif d’ordre 1 (AR(1)). Nous pouvons dorénavant exprimer le modèle de l’inflation de manière discrète de cette façon : Avec :  , les résidus du modèle. Cette forme discrétisée sera très utile par la suite

Règles de priorité dans les calculs 19 Liste des fonctions et des opérateurs reconnus 19 Fonctions puissances non entières 20 Composition des fonctions et opérations sur les fonctions 20 Intervalle de définition d’une fonction 21 Choix de la couleur du style et de l’épaisseur d’une courbe 21 Définir une courbe paramétrée 21 Saisie des équations paramétriques 22 Définir l’intervalle de variation du paramètre 22 Définir la couleur, l’épaisseur et le style d’une courbe paramétrée

Manuscrit auteur, publié dans "Identification et maîtrise des risques : enjeux pour l'audit, la comptabilité et le contrôle de gestion, Belgique (2003)" SCORING ET ANTICIPATION DE DEFAILLANCE DES ENTREPRISES : UNE APPROCHE PAR LA REGRESSION LOGISTIQUE Patrick BOISSELIER Maître de conférences, chercheur au CRIFP1, Responsable de l’axe « Edhec Risk and Asset, Management Research Center » de l’EDHEC, IUT de Nice, 41, bd. Napoléon III 06041 NICE Cedex, boisseli@idefi.cnrs.fr Dominique DUFOUR Maître

auto-régressif à seuil (Threshold Autoregressive : TAR) La série du nombre de lynx capturés suit vraisemblablement un comportement non linéaire. On peut le mettre en évidence par exemple de la façon suivante — tracer un histogramme des données sans transformation puis transformées par la transformation en log : on observe une bi-modalité qui traduit un comportement non linéaire. — Ajuster un modèle AR d’ordre 2, puis estimer la variance des résidus qui corres- pondent aux données (en log) supérieures

Objectifs On se place ici Exemple : Exemple 1 : Approche paramétrique : On va utiliser ici la méthode des moindres carrés : a=ixiyiixi2 Ce qui donne a=117188=0,62 C’est ce qui s’appelle une approche paramétrique. Cette méthode s’applique en utilisant la moyenne. Donc sur ce graphique on voit seulement un comportement moyen, mais on ne peut pas faire de benchmark. Méthode DEA (Approche non paramétrique) : Ici on va chercher à trouver le plus grand nombre de point qui

GRAPH 100,100+ PROCEDURES de COMMUNICATION 1-AVEC CABLE SB-62 Famille de Modèles Emetteur Récepteur A B C B* A B C C* Types de données transmissibles TOUTES TOUTES TOUTES PROGRAMMES * * Dans ce cas il faut utiliser la manipulation spéciale suivante,non décrite dans le Manuel 1-Relier les 2 produits B et C avec le câble SB-62 et, appuyer sur ON 2-Sur la calculatrice C(GRAPH 100,100+) choisir le Menu LINK et appuyer successivement sur les touches [F4],[F5],[F6], l'écran affichera : "Réception en cours"

Méthodes Analyse des distributions - paramétrique - non paramétrique - QQ plots Analyse confirmatoire Ajustement par modèles Exploration des données Rechercher, trier et éditer Identifier / données Brosser (Brushing et Slicing ) Colorier , Marquer / critère Supprimer, cacher, exclure des calculs Animation etc. Ré-expression des données Analyse Composantes Principales Rotation axes Analyse Canonique des Corrélations Analyse Discriminante Régression linéaire, Analyse de - variance, - covariance

dépendante) Incident = 0 s’il s’agit d’un mauvais payeur = 1 s’il s’agit d’un bon payeur  Situfam – la situation familiale du client (variable qualitative) Situfam = 1 s’il vie en couple = 0 sinon  Cb – indique si le client a une carte bancaire ou non (variable qualitative) Cb = 1 s’il possède une carte bancaire = 0 sinon        Depnaiss – indique le département de naissance du client (variable qualitative) Datenaiss – indique la date de naissance du client Ancienn – l’ancienneté du client

118 Risque de surinvestissement, signalisation et annonce du dividende… sance. Les firmes disposant d'importants fonds disponibles mais dont les perspectives de croissance sont maigres risquent de voir leurs fonds gaspillés dans des projets non rentables. En revanche, les entreprises dotées de peu de fonds mais de perspectives de croissance élevées devront en priorité trouver les moyens de financer leurs investissements a priori rentables ; par conséquent, le risque de réaliser des projets

et homogène écrasés. Les sous-échantillons ont été pesés et analysés dans un système automatique CN-analyseur LECO 2000, après acidification nuit directement à l'intérieur d'un creuset avec 2HCl N ? (50 1C) (Cauwet et al., 1990). Un autre sous-échantillon non acidifié a été utilisé pour l'évaluation de l'AMT et analysés dans un système automatique CHNS-ThermoFisher analyseur. Précision pour les mesures deCO et de TN ont moins de 5%, rapport C / N ont été exprimés comme des ratios atomiques. Des sédiments pour