Test de régression

Sousse-Paris 1 Sorbonne (Mohamed AMARA, ISG Sousse-Paris 1 Sorbonne) Master-finance 1 / 38 Plan du cours Introduction Chap 1 Chap 2 Chap 3 Plan 1 Introduction 2 Rappels • Mod`le de regression simple e • Mod`le de regression multiple e • Mod`le de regression g´n´ralis´e e e e e 5 ´ Econom´trie des donn´es de panel e e ´ Econom´trie des donn´es qualitatives e e ´ Econom´trie des donn´es de comptage e e 6 Equations structurelles 3 4 (Mohamed

 Graphes D’après les graphes on remarque X2 X3 X4 X6 ne sont pas stationnaires On va travailler avec le logarithme népérien sur les variables X2 X3 X4 X5 X6 Tableau de régression Dependent Variable: LVENTE Method: Least Squares Date: 06/26/14 Time: 15:19 Sample: 1971 1984 Included observations: 14 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   LX2 0.108262 0.040065 2.702182 0.0270 LX3 -0.243122 0.074207 -3.276263 0.0113 LX4 0.130651 0.057756 2

ECGE 1335 : Économétrie appliquée Test 1 Prof. S. Van Bellegem Rendu public le 10 avril 2015. Date limite de dépôt de la première version : 27 avril 2015 http ://icampus.uclouvain.be/claroline/course/index.php ?cid=ECGE1335 Instructions – Les projets sont réalisés par groupe de 2 étudiants. – Le projet doit être transmis via le site web icampus, et chargé au format PDF ou PS. Un scan de votre projet écrit à la main est autorisé. – Rédigez votre projet sous la forme d’un rapport, avec des phrases

cités les hypothèses suivantes du modèle : l’offre commerciale, l’environnement offert par le magasin, le prix, les services utilitaires, l’ambiance, les services périphériques, et la logistique ont un impact positif sur la satisfaction. Nous allons tester la validité de ces hypothèses dans la prochaine section. SECTION 3: LA PRESENTATION DE LA METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE Nous allons essayer dans cette section de présenter, la méthode de collecte des données et le processus d’échantillonnage

L'analyse de régression "All models are wrong but some are useful" (Box). 1. Introduction De nombreuses études consistent à essayer d'expliquer, à l'aide d'un modèle, les variations d'une variable, par exemple le rendement d'une réaction chimique, en fonction d'un certain nombre d'autres variables comme, la température et la quantité de catalyseur utilisées pour effectuer la réaction. On écrira la relation recherchée sous la forme suivante : Y = f ( X 1, X 2) où Y représente le rendement

informations sur notre sujet. La technique statistique : dans le cadre de notre travail, le recours à plusieurs techniques statistique s’impose notamment les tests de Ficher, de Student, Durbin – Watson et de Khi – carré, qui nous permettront de tester respectivement l’adéquation du modèle, la signification individuel des paramètres, l’auto corrélation et l’homoscédasticité d’erreur. Délimitation du sujet Nous avons pris les données à l’INS/KATANGA, une Institution de l’Etat chargée de

économique. Partie I: Analyse de régression avec des données “cross-section”. Chapitre 2. Le modèle de régression simple. Chapitre 3. Le modèle de régression multiple: estimation. Chapitre 4. Le modèle de régression multiple: inférence. Chapitre 5. Le modèle de régression multiple: MCO asymptotiques. ` ´ Introduction a l’Econometrie – p. 3/? Plan du cours (Partie Économétrie) Chapitre 1. Nature de l’économétrie et des données économique. Partie I: Analyse de régression avec des données “cross-section”

La gestion de projet et le test Service Knowledge Result 1 © 2007 Itecor all rights reserved Présentation Cursus Véronique Hummel Universitaire Professionnel Itecor Société de conseil, 120 collaborateurs Spécialisée dans le Test 2 © 2007 Itecor all rights reserved Objectifs Pour être un des éléments de la qualité d’un produit logiciel, le test doit être considéré comme un projet en soi ! 3 © 2007 Itecor all rights reserved Ordre du jour Projet et

Économétrie Appliquée Emmanuel Flachaire Emmanuel Flachaire Plan du cours Économétrie Appliquée Quatres séances: 1. Qu'est ce que l'économétrie ? 2. Le modèle de régression simple 3. Le modèle de régression multiple 4. Applications E. Flachaire E. Flachaire A. Taranco A. Taranco Travaux dirigés: exercices appliqués en salle informatique Emmanuel Flachaire Économétrie Appliquée Plan du cours Références: 1. Behagel (2006), Lire l'économétrie, Repères, La découverte

; La signification globale du modèle de régression ; L’introduction d’une ou de plusieurs variables explicatives ; La stabilité des coefficients du modèle dans le temps ; La comparaison d’un ensemble de paramètres à un ensemble de valeurs fixées. Le principe du premier test est présenté dans le chapitre précédent. On se contente dans celui – ci de présenter le principe des autres. 4.1. Le test de signification globale du modèle La procédure du test est la suivante : (i ) Enoncer les hypothèses