Variable quantitative

ETUDE DE CAS TECHNIQUES QUANTITATIVE DE GESTION Année universitaire 2010-2011 ESC1 Semestre Sommaire : Introduction………………………………………………………………………………………….p3 Littérature……………………………………………………………………………………………..p 1. base de donnée………………………………………………………………………………….p4 2. Analyse préliminaire…………………………………………………………………………..p 3. Modélisation……………………………………………………………………………………….p 4. Analyse économique……………………………………………………………………………p 5. conclusion……………………………………………………………………………………………p Source……………………………………………………………………………………………………

des commentaires . . . . . 3.3 Tableaux de données . . . . . . . . 3.4 Inspecter les données . . . . . . . . 3.4.1 Structure du tableau . . . . 3.4.2 Inspection visuelle . . . . . 3.4.3 Accéder aux variables . . . 3.5 Analyser une variable . . . . . . . 3.5.1 Variable quantitative . . . . 3.5.2 Variable qualitative . . . . 3.6 Exercices . . . . . . . . . . . . . . scripts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

peut-on lier l’évolution de la masse monétaire au taux d’inflation ? Pour répondre à cette question, on serait amené à suivre la méthodologie illustrée dans le plan qui suit : 1èrepartie  : Synthèse des théories relatives au sujet : La théorie quantitative de la monnaie 2èmepartie : analyse structurelle : a) Analyse de la croissance de la masse monétaire en 2012 b) Analyse de l’évolution de l’inflation en 2012 3èmepartie: analyse descriptive : a) Présentation graphique et analyse de l’évolution du

Chapitre 2 : La monnaie, variable clé de l’économie ? Fort clivage théorique : Ceux qui considèrent la monnaie comme « voile » : monnaie dichotomique, elle n’intervient pas dans l’allocation des ressources. Elle ne sert qu’à fixer les prix absolus, les prix relatifs sont fixés par le marché Ceux qui considèrent la monnaie active : elle est intégrée au raisonnement parce qu’elle agit sur les comportements  politiques monétaires possibles I)Le quantitativisme monétaire A)Les prémices de la

incertaines. Pour en donner une définition un peu plus claire, une décision est dite « aléatoire » lorsque certaines variables ne sont pas totalement maîtrisées par l’entreprise mais sont connues en probabilité entendons par là « pouvant être mathématiquement probabilisées »). Lorsqu’une variable est connue en probabilité, il s’agit d’une variable aléatoire c’est-à-dire une variable dont on sait qu’il y a telle ou telle probabilité pour qu’elle prenne telle valeur. Prenons un exemple très simple

aujourd’hui. I. Les théories monétaires dérivées de l’école classique Une théorie ancienne qui a joué un rôle très important dans le développement de l’analyse économique d’aujourd’hui, c’est la théorie quantitative de la monnaie. I.A La théorie quantitative de la monnaie  La théorie quantitative de la monnaie représente une théorie économique qui se base sur la relation entre le niveau général des prix et la quantité de monnaie qui circule. Cette théorie a eu plusieurs auteurs dans des différents

est consacré à l’étude des modèles dans lesquels la variable expliquée est soumise à une troncature. Sous un formalisme analogue, ces modèles recouvrent deux grands domaines. Le premier s’intéresse aux modèles pour lequel la variable est observée sous forme d’une système de tranches, le cas échéant sur une partie de l’échantillon, le complément étant observé en clair. Un cas particulier est celui du modèle Tobit simple, dans lequel la variable est observée en clair seulement en dessous d’un certain

Mise en contexte • En statistiques, plusieurs problèmes consistent à définir la relation qui existe entre deux variables statistiques ou plus: Le nombre d’années d’expérience et le nombre d’erreurs commises ; – L’âge du conducteur et le nombre d’accidents d’auto ; – Le volume des ventes et les dépenses en publicité ; – Le nombre d’heures d’études et les résultats aux examens ; – … 2 Pr. Adil BOULAHOUAL Diapo 2 Mise en contexte • Dans ce genre de problèmes, les principales questions auxquelles

thoracique entraine en proportion directe une capacité vitale plus grande. Variables de l’expérience Variable indépendante : Le périmètre de la cage thoracique des individus (mesuré en centimètre, avec un ruban à mesurer, en dessous des seins) Variable dépendante : La capacité vitale des individus (mesurée en litre, en exercant une expiration forcée dans un spiromètre après avoir effectué une inspiration forcée). Variable contrôlées : - Fatigue respiratoire des individus (on recherche une respiration

Ils préservent la structure sous-jacente des Modèles Linéaires Généralisés[9] (Generalized Linear Models ou GLMs) car la relation entre la variable réponse et les variables explicatives est modélisée. Mais la différence majeure entre ces deux modèles réside dans le fait que cette relation est paramétrique dans les GLMs alors que la réponse est liée aux variables explicatives par une procédure de lissage non paramétrique dans le cas des GAMs. Ce type de modèle s’adapte formellement à tout triangle de