économétrie Régression Multiple

international. 5 Augmenter le nombre de données en ajoutant la dimension individuelle et non en augmentant la dimension temporelle réduit en outre le risque de faire face à des ruptures structurelles. 3 Rappelons 2 tests de cointégration multiples à la Johansen (1991) dans lesquels le rang de cointégration est a priori inconnu (Larsson et al. 2001 ; Groen et Kleibergen, 2003 ; Breitung, 2005). Il existe en outre dans cette littérature un deuxième clivage similaire à celui que l’on avait pu

Le choix de l ’échantillon approche comparative approche exhaustive La grille d’analyse La rédaction du cas 22/03/2008 Intelligence et veille marketing 26 Séries chronologiques Nature des séries Un domaine spécifique à l ’économie Économétrie des séries temporelles Observatoires publics ( INSEE, INED, INRA) et privés ( Nielsen, GfK, IRI-Secodip, IMS, ..) L’économétrie du marketing La modélisation des choix Les modèles de réponses Les modèles de diffusion et d ’adoption Prévision

MODÉLISATION ET PRÉVISIONS ÉCONOMIQUES SOMMAIRE: INTRODUCTION CHAPITRE 1 : Introduction a l’approche traditionnelle CHAPITRE 2 : Le modèle classique de régression CHAPITRE 3 : Modélisation économétrique et tests de diagnostic, la validation des hypothèses du modèle linéaire classique INTRODUCTION Cf: les cours sur http://pédagogie11-12.ens-lyon.fr utilisateur invite, login: asaders, mot de passé: cours1112 Livres : Alpha Chiang « Fundamental methods

s ˆ ˆ ( yi − y )2 = ∑ ( yi − yi )2 + ∑ ( yi − y )2 ∑  i i i SCT = SCR + SCE ^d ^ ^Z Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 10 Coefficient de détermination Et coefficient de corrélation linéaire multiple ˆ (y SCE ∑ = = SCT ∑ ( y i i i − y) 2 R2   Z Z i − y) 2 z R2 = 1− R2 = 1− SCR SCT ˆ 2 ∑ ( yi − yi ) ∑ (y i i i − y) 2  Z R = R2 K ˆ rY , X = sgn(a ) × R > W Équipe de recherche en

Master 2 EEIE Econométrie appliqué sous le Logiciel SAS Sous la tutelle de Mme Myriam Carrère et Mr. Damien Rousselière 1 Sommaire Introduction ………………………………………………………………………..…. 3 A. La théorie appliquée au choix de variables et présentation de la base de données ..4 a) Hypothèses et présentation des variables …………………………………….. 6 b) Etude statistique des quelques variables étudiées dans ce modèle…….…… 10 B. Présentation des modèles ……………………………………………………………. 20 a) Régression linéaire et

appliquée » se compose de trois chapitres : Chapitre 1- Les lois usuelles continues et l’échantillonnage ; Chapitre 2- L’estimation ponctuelle et l’estimation par intervalle de confiance; Chapitre 3- Les tests statistiques, la régression simple et la régression multiple. Pr. Abdessamad OUCHEN, ENCG Fès, USMBA Fès 7 Références bibliographiques (liste non exhaustive) : • ELHAFIDI (Mouloud) et TOUIJAR (Driss), Eléments de statistique d’aide à la décision, cours et exercices résolus, Imp. INFOS-PRINT-FES

...........................................................................15 Les supports de la communication ..............................................................................................................15 Parti e I : Étude Econométri que I. 1. 2. 3. 4. II. Les étapes d’élaboration de l’étude ...........................................................................................................................16 Les hypothèses ............................................

conditions favorables du financement extérieur. On constate que l’investissement public exerce un effet d’éviction sur l’investissement privé. La troisième période qui s’étale de 1983-2007 est marquée par une baisse de l’investissement engendrer par la régression de la contribution des administrations publiques dans la FBCF due aux politiques restrictives adoptées dans le cadre du programme d’ajustement structurel national. On constate également une importante augmentation de l’investissement privé, tandis

phénomènes. Pour ce faire, il émet des hypothèses et explicite des relations.c) Le modèle de régression linéaire multiple Le modèle de régression linéaire multiple est l’outil statistique le plus habituellement mis en œuvre pour l’étude de données multidimensionnelles. Cas particulier de modèle linéaire, il constitue la généralisation naturelle de la régression simple. Le modèle de régression linéaire multiple est l’outil statistique le plus habituellement mis en œuvre pour l’étude de données multidimensionnelles

(2006), qui ont travaillé sur trois barrières (barrière financière, d'accès physique et d'éligibilité) montrent une corrélation négative entre ces barrières et le niveau de développement économique et financier. En utilisant ensuite un modèle de régression (Fi,k = βo + β1Bi + β2Ck + λi,k où F représente l'indicateur de barrière pour une banque i dans un pays k, B la matrice des variables de banque et C la matrice des variables de pays), ils démontrent les causalités suivantes: • la nécessité d'un