économétrie Régréssion Multiple Avec Eviews

INTRODUCTION A L’ECONOMETRIE I En guise d’introduction a) Economie et économétrie Pour étudier un phénomène économique, on essaie de représenter celui-ci par le comportement d’une variable. Cette variable économique dépend elle-même d’autres variables que l’on relie entre elles par une relation mathématique. Cette relation définit ce qu’on appelle un modèle théorique. Par exemple, si on se propose d’étudier la consommation d’un certain bien par les ménages, la théorique

Économétrie Appliquée Emmanuel Flachaire Emmanuel Flachaire Plan du cours Économétrie Appliquée Quatres séances: 1. Qu'est ce que l'économétrie ? 2. Le modèle de régression simple 3. Le modèle de régression multiple 4. Applications E. Flachaire E. Flachaire A. Taranco A. Taranco Travaux dirigés: exercices appliqués en salle informatique Emmanuel Flachaire Économétrie Appliquée Plan du cours Références: 1. Behagel (2006), Lire l'économétrie, Repères, La découverte

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 à savoir comment détecter l’hétéroscédasticité des erreurs? Et Comment la corriger ? Enfin nous appliquerons dans une troisième partie l’ensemble de notre investigation économétrique à un logiciel « Eviews » afin

Master Finance et Économétrie Appliquées F.S.J.E.S- Fès Dette extérieure et croissance économique au Maroc Préparé par Issa Habou Rendu à Mr Ait Oudra Année universitaire 2010/2011 PLAN DU TRAVAIL Introduction ........................................................................................................... 2 I. A. B. II. A. B. III. A. B. Relation dette et croissance économique ..................................................................................... 3 Fondement théorique

..........…….…….. Page 13-45 troisieme PARTIE TRAITEMENT INFORMATIQUE DE DONNEES SOUS SPSS …...........………….…….. Page 46-62 quatrieme PARTIE TRAITEMENT INFORMATIQUE DE DONNEES SOUS SPAD …..........………….…….. Page 63-71 cinquieme PARTIE EVIEWS ET PREVISION EN ENTREPRISE..............................................………….…….. Page 63-71 ANNEXES.........................................................................................………………….…….. Page 72-79 Introduction genérale

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

ECONOMETRIE (*) Hélène Hamisultane I/ QU’EST CE QUE L’ECONOMETRIE ? II/ LE MODELE DE REGRESSION SIMPLE II.1/ Méthode d’estimation des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) II.2/ Hypothèses et propriétés des estimateurs des MCO II.3/ Critère de jugement de la qualité de l’ajustement d’un modèle : R² III/ LE MODELE DE REGRESSION MULTIPLE III.1/ III.2/ III.3/ III.4/ Méthode d’estimation des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) Hypothèses et propriétés des estimateurs des MCO Critère de jugement

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

. . . . . . . . . . 1.4 Application des modèles V AR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.1 Application : investissement, revenu et consommation . . . . . . 1.4.2 Application des modèles V AR : rendements d’une action et d’un 1.5 Régression linéaire dans un cadre dynamique . . . . . . . . . . . . . . . 1.5.1 Les retards échelonnés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5.2 Le modèle d’ajustement partiel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5.3 Les modèles autorégressifs

nous avons centré notre recherche sur « l’effet de la fluctuation pluviométrique sur la production du maïs dans la commune de DOGBO ». Le présent travail s’inscrit dans le cadre de notre mémoire de fin de formation de licence en Statistique Econométrie à la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion (FASEG) de l’Université d’Abomey Calavi (UAC). Ce travail s’articulera autour de trois chapitres : Le premier abordera le cadre institutionnel de l’étude, Le second mettra l’accent sur