Var

productivité. Toutefois, l’analyse de ses indicateurs d’activité sur la période 2007-2009 laisse apparaître des évolutions mitigées : 1. Analyse de l’activité :   | 2007 | 2008 | 2009 | TCAM 07-09 | CA | 5462,8 | 5698,7 | 5696 | 2,11%  | VAR |   | 4,3% | 0,0% | | * Profitant de l’augmentation de ses volumes de ventes et de l’amélioration du prix de la mélasse, COSUMAR dégage en 2008 un chiffre d’affaires consolidé de 5 698,7 M MAD, en progression de 4,3% comparativement à une année

première I(1).3.2. Calcul du nombre de retard : modèle VARLa première étape a permis de tester la présence d'une racine unitaire alors qu'en deuxième il faut déterminer le nombre de retard optimal à intégrer en utilisant le modèle autorégressif vectoriel (VAR) afin d'appliquer le test de Cointégration. Nous avons trouvé que ce nombre égale à 4.3.3. Test de JohansenCe test est basé sur les valeurs propres d'une matrice résultante de l'estimation des paramètres par maximum de vraisemblance en calculant la

Dossier 3 Outils d'évaluation des prestations 3.1 Écrire la méthode ajoutePrestation de la classe Dossier. Procédure Dossier :: ajoutePrestation (unLibellé : Chaîne, uneDate : Date, uneHeure : Heure, unIntervenant : Intervenant ) Var unePrestation : Prestation Début unePrestation = new Prestation(unLibellé, uneDate, uneHeure, unIntervenant) mesPrestations.ajouter(unePrestation) Fin 3.2 Écrire le constructeur de la classe Prestation, ce dernier ayant la responsabilité

0000000 | 0.16080350 | SHAREFRE | -0.01306911 | 0.06049515 | 0.2811813 | 0.1608035 | 1.00000000 | Question 2 Avec 3 composantes 3)a standardizer les variables proc standard data=anadon.medecins mean=0 std=1 out=anadon.standmedecins; var ancins99 mth70 sharefre honppat age; run; Choix du nombre de groupes proc plot data=anadon.medecins; plot ancins99*mth70 /vpos=20 hpos=40; title 'nuage des points'; run; quit; Nuage de points proc plot data=anadon.medecins; plot

grande vitesse et réseau classique pour la région Provence-Alpes-Côte d’Azur. D’un montant de 86 millions d'euros, les études sont cofinancées par l’Etat, la Région Provence–Alpes–Côte d’Azur, le Département des Bouches-du-Rhône, le Département du Var, le Département des Alpes-Maritimes, la Communauté Urbaine Marseille Provence Métropole, la Communauté d’agglomération Toulon Provence Méditerranée, la Communauté d’agglomération Nice Côte d’Azur, la Communauté d’agglomération du Pays d’Aix, l’Union

composantes", xlab = "Nombre de composantes", ylab = "Variance cumulée (%)", type = "b") # --> On ne retient que 4 composantes # Contribution des variables round(res$var$contrib) round(res$var$coord, 1) # Qualité de représentation des variables round(res$var$cos2 * 100) round(res$var$coord, 1) # Graphique pour les variables plot(res, choix = "var") # Contribution des individus round(res$ind$contrib) # Graphique pour les individus plot(res, choix = "ind") 

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   LPRM(-1) -0.717838 0.207776 -3.454875 0.0018 C 5.711763 1.668667 3.422950 0.0020 @TREND(1982) 0.036153 0.010970 3.295573 0.0028 R-squared 0.322675     Mean dependent var 0.064738 Adjusted R-squared 0.272503     S.D. dependent var 0.382105 S.E. of regression 0.325911     Akaike info criterion 0.690252 Sum squared resid 2.867879     Schwarz criterion 0.830372 Log likelihood -7.353787     Hannan-Quinn criter. 0.735078 F-statistic 6.431360     Durbin-Watson

investisseurs de faire leur choix. 1 La variance est une mesure statistique de la dispersion d’une variable aléatoire autour de sa moyenne espéré ; elle est définie comme l’espérance du carré des écarts de cette variable par rapport à sa moyenne : var(R) ≡σ2(R) =E{[R-E(R)] 2} . L’écart type (ou dispersion) ≡σ (R) est la racine de la variance 2 Rappelons que, par définition : cov(R ,R ) = E[(R -E(R )(R -E(R ))]. A B A A B B ► Exemple : Supposons que, dans le portefeuille P, la proportion

voorkomen. Dit zal ik vervolgens tussen het bespreken van de theorie door terug koppelen naar de SocGen case. Na deze theoretische benadering zal ik een van de regels uit de theorie toepassen op de SocGen case. Hiervoor zal ik de Value at Risk (verder: VAR) methode gebruiken. De theorie gecombineerd met het empirische gedeelte zal uitwijzen dat het management van SocGen niet vrijuit gaat. 4 2. Onderzoeksvraag Het doel van dit onderzoek is om inzicht te krijgen in hoe het schandaal bij SocGen

variances des estimateurs sont : Var(βˆ1 ) = σ 2 x2i = σ2 n (xi − x ¯)2 1 + n x ¯2 (xi − x ¯)2 & Var(βˆ2 ) = σ2 , (xi − x ¯)2 tandis que leur covariance vaut : Cov(βˆ1 , βˆ2 ) = − σ2x ¯ . (xi − x ¯)2 Preuve. On part à nouveau de l’expression de βˆ2 utilisée dans la preuve du non-biais : βˆ2 = β2 + (xi − x ¯)εi , (xi − x ¯)2 or les erreurs εi sont décorrélées et de même variance σ 2 donc la variance de la somme est la somme des variances : σ2 (xi − x ¯)2 σ 2 = Var(βˆ2 ) = . ( (xi − x ¯)2 )2 (xi