Variable quantitative

Enseignant A. Direr Licence 2, 1er semestre 2008-9 Université Pierre Mendès France Cours de macroéconomie suite Partie 4 : La monnaie et l'inflation 4.1 Introduction Nous avons vu dans la partie introductive que l'inflation en France est très variable depuis un siècle. Le niveau des prix a parfois augmenté, parfois diminué. Globalement toutefois, la France connaît une inflation moyenne positive puisque sur un siècle les prix ont été multipliés par 20. Doc 7 Les périodes de forte inflation sont

(Elevée) 1 3/4 1/2 A a) 1 1,33 2 (Faible) b) 1/4 (Faible) 0 Quantité de monnaie B MD 4 (Elevé) a) Augmentation de l’offre monétaire. b) Dépréciation de la valeur de l’argent. c) Augmentation du niveau des prix. 12  Théorie quantitative de la monnaie - La quantité de monnaie disponible dans l’économie (càd. l’offre) détermine la valeur de l’argent. - L’augmentation de la masse monétaire (càd. l’offre) est la première cause d’inflation.  Désagrégation du passage de « A » vers

CONVERGENCE MACROECONOMIQUE AU SEIN DE LA CEDEAO FREETOWN, OCTOBRE 2009 1 TABLE DES MATIERES 1. INTRODUCTION 2. CONTEXTE THEORIQUE 2.1.Modèle et Hypothèses 2.2.Théorie Quantitative et Monétarisme 2.3. Mécanisme de Transmission des évolutions de la Masse Monétaire 3. EVOLUTION DES VARIABLES DE LA THEORIE QUANTITATIVE AU SEIN DE LA CEDEAO 3.1.Croissance de la Masse Monétaire 3.2.Inflation 3.3.Vitesse de circulation de la monnaie 3.4.Croissance du PIB Réel 4. SOURCES DE CROISSANCE DE LA

l’home-oeconomicus est difficilement assimiliable à la réalité ou à une norme exprimant les comportements souhaitables * La théorie néoclassique suppose que tout est calculable, quantifiable en terme monétaires, et laisse de côté la dimension quantitative mesurée approximativement. * Elle suppose aussi que tous << les effets externes ( positifs ou négatifs ) sont clairement perçus par ceux qui les subissent, alors que ces effets se diffusent dans l’espace et dans le temps >>

LES ECONOMISTES FRANÇAIS ET LE POUVOIR D’ACHAT DE LA MONNAIE  Alain Béraud *      Quand les économistes français lurent the Purchasing Power of the Money, ils s’intéressèrent  d’abord  à  l’équation  des  échanges  et  à  la  reformulation  que  Fisher  proposait  de  la  théorie  quantitative  de  la  monnaie.  Cette  lecture  les  conduisit  à  s’interroger  sur  le  sens  qu’il  convenait  de  donner à cette théorie et à étudier sa portée empirique. Certains d’entre eux, notamment Rueff et  Divisia,  allèrent  plus  loin  et  considérèrent 

Semestre Module Elément Enseignant :2 : Méthodes Quantitatives : Statistiques : Mr BENMOUSSA Eléments du cours Définitions et éléments du vocabulaire Réalisation d’un tableau statistique Graphiques statistiques de base Les caractéristiques de tendance centrale et de position Les moyennes Les paramètres de dispersion La concentration L’étude de la corrélation Numérisation & Conception Mr Mohamed-Fadil ZIADI Le Portail des Etudiant d’Economie www.e-tahero.net contact@e-tahero.net

d’intensité lumineuse donc l’intensité lumineuse sera moins grande. Identification des variables : Variable indépendante et ses valeurs : La variable indépendante est la distance, en cm, entre la source de lumière et le capteur d’intensité lumineuse. Les distances entre la source de lumière et le luxmètre seront : 10cm, 20cm, 30cm, 40cm, 50cm, 60cm, 70cm, 80cm, 90cm. Variable dépendante : La variable dépendante est l’intensité de lumière en W/m2.. Élaboration d’un protocole : Matériel :

bouchon de caoutchouc. En utilisant la formule Fc= , on a trouvé que v=. En utilisant les mesures de la force moyenne trouvé a l`aide de Data Logger Pro et le rayon et la masse, nous avons pu calculer la vitesse. Variables : variable dépendante; la force centripète; ±0,001 Variable indépendante; le temps; ±0,01 Tableau des résultats : Force centripète (N) Rayon (m) Masse du bouchon (g) Vitesse (m/s) ±0,001N ±0,0005m ±0,01g 0,001m/s 1 0,767 0,300 19,70 0,109 2 1,329 0,300

b1x1 +b2x2 + b3x3+ … + bnxn + e Variable « y » à expliquer : la part de marché de SEI-Canada pour les logiciels de jeux au Canada (en %) ŷ = 102,046 + 0,236(pmlc) – 0,195(âge) – 0,866(prix) + 0,155(pub) + e Interprétation des paramètres de la régression : • b0 = 102,046. Il s’agit de la constante. C’est l’ordonnée à l’origine. Représente la part de marché de SEI-Canada pour les logiciels de jeux au Canada (en%) si l’ensemble des variables du modèle est mis à zéro. bo > 0 donc

0,50 0,30 0,10 0,01 R : Le coefficient de corrélation mesure la force de la relation entre deux variables. R2 ou R-Deux : Mesure la part expliquée de la variable dépendante par la variance de la variable indépendante. Exemple : Variable dépendante : Rendement Variable indépendante : Motivation. Si R2 est égale à 0,76 veut dire que 76% de la variance du rendement est expliquée par la variance de la motivation.     R R R R R R      = 0,70 0,69 0,49 0,29 0,09 0,00 Relation très forte