Le modèle linéaire à équation unique (2 variables)
Posons une variable dépendante Y et une variable indépendante X. En supposant que les deux variables soient linéairement liées, l'espérance conditionnelle de Y est une fonction linéaire de X i, tel que:
E(Y|X i) = B 1 + B 2 X i
on peut alors définir la fonction de régression de la population (FRP) comme suit:
Y i = B 1 + B 2 X i + u i
où B 1 et B 2 sont des paramètres fixes connus sous le nom de coefficients de régression. Graphiquement, B 1 représente la valeur de l'ordonnée à l'origine, tandis que B 2 représente la pente de la droite de régression. Le terme u i fait référence au terme résiduel (ou terme d'erreur). Voici un exemple de régression linéaire simple ayant conne variable indépendante le temps (en jours) et comme variable dépendante le niveau du S&P TSX composite. Économétrie de la finance maroc. Aux fins de l'exemple, considérons que la période du 2 janvier 2009 au 1er septembre 2009 réprésente l'ensemble des données disponibles (la population) et qu'il n'y a pas d'autocorrélation, ni d'hétéroscédasticité sur la série.
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En effet, il convient de s'assurer que les hypothèses sous-jacentes à l'utilisation du modèle choisi sont bien respectées. Après la régression, il est aussi conseillé d'effectuer les tests statistiques appropriés sur la série (exemple: Test de normalité), mais aussi sur les paramètres estimés (exemple: Tests d'hypothèses). L'analyse de régression multiple (+ de 2 variables)
Le précédent modèle à deux variables, bien que théoriquement simple, peut être inadapté à plusieurs situations de la pratique. En effet, lorsqu'on est en présence d'une variable dépendante dont la valeur pourrait être affectée par plus d'une variable indépendante, on doit envisager des modèles de régression multiple. La FRP d'un modèle à trois variables, par exemple, s'écrit comme suit:
Y i = B 1 + B 2 X 2, i + B 3 X 3, i + u i
On voit que la variable dépendante Y est fonction à la fois de X 2 et de X 3. Économétrie de la finance islamique pdf. Il est ainsi possible d'étendre la régression multiple à plusieurs variables indépendantes supplémentaires, pour peu que l'on suppose que ces dernières auront un impact significatif sur la variable dépendante.
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Objectifs
Maîtriser les méthodes de l'économétrie financière. Tester des hypothèses statistiques, faire des estimations et des simulations. Apprendre à analyser des séries temporelles et faire des prévisions. Connaître les applications de l'économétrie en finance. Public visé
Risk managers. Front Office et Middle Office. Gestionnaires de portefeuilles. Spécialistes en assurance. Toutes personnes souhaitant acquérir les bases de l'économétrie financière. Programme
Introduction: Notion d'économétrie. Panorama des applications. Logiciels économétriques. Premiers pas dans l'estimation: La moyenne et l'écart type sont plus que des chiffres. Notions d'estimateur et d'estimation. Construction d'un intervalle de confiance. Econométrie de la finance et séries temporelles. Construction d'un test statistique. Quelques lois de probabilité: Loi normale, Student, khi-deux, Fisher. Cas pratique: Analyse des rendements d'un fond. Explication des liens entre les variables: Notions de régression linéaire. Intuition géométrique. Estimation des paramètres de la régression par MCO.
Estimer n'est pas tout: Validation des résultats. Cas pratique: Analyse des risques sectoriels d'un fond. Les pièges et les termes qui font peur: Hétérogénéité. Endogénéité. Régressions fallacieuses. Hétéroscédasticité. Autocorrélation. Exemples pratiques. Analyser et modéliser la dynamique des données: Notion de série temporelle. Stationnarité et comment la tester. Que faire si la série n'est pas stationnaire? Exemple: Transformations de série de prix. Retour à la moyenne et sa modélisation. Cas pratique: Modèle AR(1) et modèle de Vasiçek. Économétrie de la finance publique. Cadre plus général de modèles ARMA. Liens avec le traitement de signal et les filtres. Estimation par maximum de vraisemblance. Méthode de Box-Jenkins pour l'identification de modèles. Cas pratique: Dynamique d'un taux de change. Devises ancrées et flottantes. Comment faire et ne pas faire les prévisions? Cas de dynamiques complexes: Caractérisation de l'hétéroscédasticité. Modèle GARCH(1, 1). Dynamique à sauts. Cas pratique: Volatilité du taux de change.
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Le bombardier est un blouson d'aviateur porté initialement par les pilotes de l'armée américaine. Cette veste confortable et chaude sera portée par les mitrailleurs des bombardiers pendant la Seconde Guerre mondiale. C'est dans les années 80 que le blouson bombardier devient la référence de la culture pop américaine. Les caractéristiques du bombardier pour homme
On retrouve le blouson bombardier en peau lainée, cette matière douce et chaude idéale pour l'hiver et les températures fraîches. La peau lainée intervient comme une seconde peau et permet d'avoir un vêtement confortable et souple, pour toutes les occasions. L'autre particularité est son col mouton assez haut, souvent fermé par une lanière en cuir. Ainsi, cette caractéristique assure une gain de chaleur au niveau du cou, quelle que soit la température extérieure. Le cuir d'agneau peut également apparaître à travers des bandes de cuir sur le blouson bombardier, une sorte de détails qui apporte du caractère à la tenue de cette veste chaude.
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La description
Détails du produit
Avis
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Description du produit « BOMBARDIERS FRILIVIN NOIR » TAILLE ET COUPE
Coupe classique
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COMPOSITION ET ENTRETIEN
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