Stochastic Frontier Analysis

sophistiquées de mesure du risque intégrant des approches stochastiques prennent le pas sur les méthodes déterministes, qui par le biais d’études de sensibilité de certains facteurs ne comblent plus les besoins d’analyse des décideurs. La Dynamic Financial Analysis (DFA), qui repose sur la modélisation stochastique du bilan et du compte de résultat, suscite de plus en plus l’intérêt des actuaires non vie. L’objet de ce mémoire est de présenter ce domaine d’activité en plein essor et certaines modélisations

Gestion (UFR/SEG) Laboratoire d’Economie Publique, Sociale et Solidaire (LEPSS) Université de Ouagadougou Résumé Cet article traite de la mesure de l’efficacité des institutions de microfinance au Burkina Faso par la méthode DEA (Data Envelopment Analysis). Après avoir fait le choix de l’efficacité technique contre l’efficacité allocative, l’auteur a pu calculer sur un échantillon de 94 coopératives d’épargne et de crédit observé sur l’année 2005 les scores d’efficacité technique, technique pure

au problème du ciblage des actions ainsi qu’à la complémentarité entre le marketing viral, la publicité sur l’Internet et les médias ‘off-line’ plus traditionnels. BIBLIOGRAPHIE Bhargava S.C., A. Kumar and A. Mukherjee (1993), A Stochastic Cellular Automata Model of Innovation Diffusion, Review Technological Forecasting and Social Change, 44 Brodin O. (2000), Les communautés virtuelles : un potentiel marketing encore peu exploré, Decisions Marketing, no 21, pp. 47-56 Chatelain Y

Alexandre (2001). Bibliographie Aharony J., Jones C. et Swary I. (1980). “An analysis of risk characteristics of corporate bankruptcy firms using capital market data”, Journal of Finance, vol. 35, pp. 1001-1016. Alexandre H. (2001). L’individu face au marché. Investisseurs, spéculateurs et crises boursières, Éditions EMS, collection “L’actualité de la Gestion”. Altman E.I. (1968). “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Predictions of Corporate Bankruptcy”, Journal of Finance, vol. 23, n°

Alexandre (2001). Bibliographie Aharony J., Jones C. et Swary I. (1980). “An analysis of risk characteristics of corporate bankruptcy firms using capital market data”, Journal of Finance, vol. 35, pp. 1001-1016. Alexandre H. (2001). L’individu face au marché. Investisseurs, spéculateurs et crises boursières, Éditions EMS, collection “L’actualité de la Gestion”. Altman E.I. (1968). “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Predictions of Corporate Bankruptcy”, Journal of Finance, vol. 23

from the many different sources of information. The aim of this study is to highlight potential uses of pattern recognition that would provide relevant results from a criminal intelligence point of view. The role of data mining within a global crime analysis methodology is to detect all types of structures in a dataset. Once filtered and interpreted, those structures can point to previously unseen criminal activities. The interpretation of patterns for intelligence purposes is the final stage of the process

in the United States. Agriculture Information Bulletin no 740. Resource Economics Division, Economic Research Service, U.S. Department of Agriculture, Washington D.C. Aigner, D., Lovell, C. et Schmidt, P. (1977), "Formulation and estimation of stochastic production function models", Journal of Econometrics, vol. 6, pp. 21-37. Alpay, E., Buccola, S. et Kerkvliet, J. (2002), "Productivity growth and environmental regulation in Mexican and U.S. food manufacturing", American Journal of Agricultural

des diff´rents aspects du transport laplacien aux e e e interfaces irr´guli`res, mod´lis´es ici par des fronti`res de Von Koch d´terministes ou e e e e e e stochastiques, a apport´ de nombreux r´sultats dont les plus importants sont : mise e e en ´vidence de la tr`s faible proportion de modes propres de l’op´rateur de Dirichlete e e Neumann contribuant ` l’imp´dance de la fronti`re, interpr´tation des valeurs propres de a e e e cet op´rateur comme inverses des longueurs caract´ristiques

variables. Effet de structure. Quasi-colinéarité. « Effets vrais » des variables « toutes choses égales par ailleurs ». Illusions et pollution. Références Le Roux B. & Rouanet H. (2004), Geometric Data Analysis. (Avant-propos de Patrick Suppes, Stanford), Dordrecht : Kluwer. Chapitre 8 « Inductive Data Analysis » ; chapitre 9 « Case study : The French political space ». Rouanet H., Lebaron F., Le Hay V., Ackermann W., Le Roux B. (2002), Régression et Analyse géométrique des données : réflexions et suggestions

14, 34]. 10/11 au 14/11 • Participation au cours High-dimensional data analysis : Introduction. • Analyse de la m´thode de pr´vision MIMO avec plusieurs s´ries temporelles du e e e groupe TSPCI (sans s´lection de variables). e • Participation ` la d´fense de th`se de Zhirong Yang : a e e • Discriminative learning with application to interactive facial image retrieval. • Participation au cours High-dimensional data analysis : Les donn´es en haute e dimensionalit´. e 17/11 au 21/11 • Analyse de