économétrie Régression Multiple

Ricco Rakotomalala Econométrie Version 1.0 La régression linéaire simple et multiple Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 7-Jun-2011/18:10 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude

Ricco Rakotomalala Econométrie La régression linéaire simple et multiple Version 1.0 Université Lumière Lyon 2 Page: 1 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 11-Feb-2013/22:06 Page: 2 job: econometrie_regression macro: svmono.cls date/time: 11-Feb-2013/22:06 Avant-propos Lorsqu'on m'a demandé si je voulais assurer le cours d'économétrie en Licence L3-IDS (http://dis. univ-lyon2.fr/), j'ai ressenti une grande joie mais aussi une certaine inquiétude. D'une part une

modèle. L’un des problèmes issu de la violation des hypothèses est  «  l’hétéroscédasticité des erreurs » qui fera l’objet de notre travail. Nous illustrerons se problème à travers une méthode de prévision couramment utilisée en économétrie : le modèle linéaire multiple que nous exposerons brièvement dans la première partie. Dans la deuxième partie, nous attaquerons le but du sujet « l’hétéroscédasticité des erreurs » par une présentation et une énumération de ses origines. Par la suite nous chercherons

CHAPITRE I : REGRESSION LINEAIRE SIMPLE ET REGRESSION LINEAIRE MULTIPLE 7 I- REGRESSION LINEAIRE SIMPLE 7 1. Description du modèle : exemple introductif 7 2. Le modèle et ses hypothèses 8 3. Formulation des estimateurs : les moindres carrées 8 4. Hypothèse de normalité des erreurs 12 5. Equation et tableau d’analyse de la variance 13 II- LE MODELE DE REGRESSION MULTIPLE 14 1. Présentation du modèle 15 2. Hypothèses du modèle, estimation des coefficients de régression et propriétés

rivières et des océans ; en démographie : le recensement permet de faire une photographie à un instant donné d'une population et permettra par la suite des sondages dans des échantillons représentatifs ; en sciences économiques et sociales, et en économétrie : l'étude du comportement d'un groupe de population ou d'un secteur économique s'appuie sur des statistiques. C'est dans cette direction que travaille l'Insee. Les questions environnementales s'appuient également sur des données statistiques ;

Économétrie des Marchés Financiers VaR Valeurs Extrêmes 1 Daniel HERLEMONT Risques Risque de marché : C’est l’exposition d’un portefeuille due aux mouvements et aux changements des facteurs du marché : taux d’intérêt, cours des actions, taux de change… Risque de crédit : Exposition au risque qu’une contrepartie fasse défaut à ses engagements : payer la dette d’un créancier, ou les coupons d’une obligation émise, restructuration de la dette. Risque de liquidité: C’est le

Econométrie 1 Master Financial Economics Michel BEINE michel.beine@uni.lu Universite du Luxembourg ´ Econometrie 1 – p. 1/? Manuel La partie économétrique du cours d’économétrie I et Analyse des données est basé sur le livre Introductory Econometrics, a Modern Approach (second edition) de Jeffrey M. Wooldridge, édition Thomson South-Western. Sur le site web : http://www.swcollege.com/bef/wooldridge/ ... wooldridge2e/wooldridge2e.html il y a des données nécessaires pour les exercices et plusieurs

Georges A, ABBEY qui avec détermination et abnégation ont assuré notre formation d'ingénieur agronome en cinq années. Mes remerciements vont également à Monsieur DJEGUEMA, ingénieur agro-économiste pour avoir mis à ma disposition une documentation en économétrie et pour sa précieuse aide pour le traitement informatique des données d'enquête.Nous remercions bien sincèrement tous les collègues qui ont contribué à un titre ou un autre à la préparation de cette étude, notamment DEWA, KOMBATE, YOVOGAN, EDOH

recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 6 Le processus ECD (Extraction de connaissances à partir de données) KDD – Knowledge discovery in Databases • Graphes d'Induction • Réseaux de neurones • Analyse discriminante • Régression logistique • Echantillonnage • Préparation des données • Visualisation des données • Tests statistiques • Re-échantillonnage table modèles Connaissances Bases de données Fouille des données (Data mining) Mise en forme des

rivières et des océans ; en démographie : le recensement permet de faire une photographie à un instant donné d'une population et permettra par la suite des sondages dans des échantillons représentatifs ; en sciences économiques et sociales, et en économétrie : l'étude du comportement d'un groupe de population ou d'un secteur économique s'appuie sur des statistiques. C'est dans cette direction que travaille l'Insee. Les questions environnementales s'appuient également sur des données statistiques ;