« On ne me fera jamais croire que les mêmes attitudes, les mêmes pas, les mêmes mouvements, les mêmes gestes, les mêmes danses conviennent à une petite brune vive et piquante, et à une grande belle blonde aux yeux languissants », écrivait Jean-Jacques Rousseau. La preuve avec ces actrices, de Monica Bellucci à Claudia Cardinale en passant par Anna Karina, qui ont su imposer leur beauté noir de jais au monde entier. Par Bethsabée Krivoshey 30 novembre 2015
Une Jolie Blonde Se Fait Draguer
Une automobiliste qui n'a pas froid aux yeux a été surprise dans l'Aude en train de faire le plein… complètement nue. Dimanche après-midi, ce n'est pas le prix du carburant qui affole les automobilistes au niveau de la station-service d'Homps, dans l'Aude, mais un spectacle beaucoup plus insolite. Au milieu des pompes, une femme fait le plein… nue. Et outre la dizaine d'automobilistes stupéfaits et les caissières médusées, la jeune femme n'est pas seule. Un homme la suit et la filme. La scène dure environ 3 minutes assez pour provoquer une belle pagaille. « On voit vraiment de tout » confie le patron de la station dans le quotidien Midi Libre, qui rapporte cette affaire. « Vous vous rendez compte, s'il y avait eu des enfants… Honnêtement, ça ne fait pas une bonne publicité pour notre commerce ». Vidéo amateur Les deux cinéastes amateurs sont rapidement repartis. Les témoins parlent d'un couple d'étrangers, des touristes fort peu frileux à première vue. Le patron de la station reste lui impuissant après cette histoire.
Mais à jouer avec le feu, la soeur de Gigi Hadid a fini par payer cash son audace lorsque le vent a décidé de s'amuser avec sa robe. Et voilà que la belle en montre – involontairement – trop, sous les yeux d'autres tops tels que Rosie Huntington-Whiteley, Alessandra Ambrosio, Ana Beatriz Barros, Jourdan Dunn et Eva Herzigova. Bella Hadid serait-elle notre Sophie Marceau du Festival de Cannes 2016? La belle est tout cas bien partie pour remporter la Palme d'or du plus sexy des dérapages sur les célèbres Marches...
Habituellement on dispose d'un échantillon d'observations issues de la population. Dans ce cas, on utilise la fonction de régression stochastique de l'échantillon (FRSE) pour estimer la FRP. Les autres modèles à équation unique (2 variables)
Le cas précédent abordait la régression linéaire simple, mais lorsque les données (la variable dépendante par rapport à la variable indépendante) ne semblent pas obéir à une relation linéaire, il est suggéré d'utiliser des modèles de régression non-linéaires. Le tableau suivant compare le modèle linéaire précédent à quelques autres modèles non-linéaires. Modèle
Équation
Pente
Élasticité
Linéaire
Y i = B 1 + B 2 X
B 2
B 2 (X/Y)
Log-linéaire
ln Y = B 1 + B 2 ln X
B 2 (Y/X)
Log-lin
ln Y = B 1 + B 2 X
B 2 (Y)
B 2 (X)
Lin-log
Y = B 1 + B 2 ln X
B 2 (1/X)
B 2 (1/Y)
Réciproque
Y = B 1 + B 2 (1/X)
-B 2 (1/X 2)
-B 2 (1/XY)
Log réciproque
ln Y = B 1 - B 2 (1/X)
B 2 (Y/X 2)
-B 2 (1/X)
Le choix des diverses formes fonctionnelles doit se faire en prêtant une attention particulière au terme d'erreur stochastique u i.
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Carte mentale Élargissez votre recherche dans Universalis L'économétrie est l'étude des phénomènes économiques à partir de l'observation statistique des grandeurs pertinentes pour décrire ces phénomènes. Son objectif est d'exprimer des relations entre les variables économiques sous une forme permettant la détermination de ces dernières à partir des données observées. On supposera par exemple que la relation entre la dépense de logement D d'un ménage et son revenu R peut s'exprimer par une relation affine ( D = D 0 + aR) où D 0 est la dépense minimale indépendante du revenu et a la fraction du revenu consacrée au logement. L'économétrie étudie les méthodes statistiques permettant l'estimation de ces relations (la détermination de D 0 et a) ainsi que les procédés de validation empirique conduisant à accepter ou à rejeter des hypothèses de la théorie économique. Elle permet de réaliser des prévisions de grandeurs économiques et des simulations de l'impact de mesures de politique économique.
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. 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.
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MASTER ECONOMETRIE ET STATISTIQUE APPLIQUEE (ESA) Université d'Orléans Économétrie pour la Finance Modèles ARCH - GARCH Applications à la VaR Christophe Hurlin
Contents
1 Introduction. 2 Processus linéaires et processus non linéaires. 2. 1 Les principales propriétés des séries financières. 2. 2 Les grandes classes demodèles non linéaires. 2. 1 Modèles bilinéaires (Granger et Andersen, 1978). 2. 2 Modèles auto-régressifs exponentiels (modèles EXPAR). 2. 3 Modèles autorégressifs à seuil (modèles TAR). 2. 3 L'approche ARCH / GARCH et la modélisation de l'incertitude. 3 Modèles ARCH / GARCH linéaires. 3. 1 Modèles ARCH(q). 3. 2 Modèle avec erreurs ARCH(q). 3. 3 Modèles GARCH(p, q). 4 Estimation et Prévisions. 4. 1 Estimateurs du MV sous l'hypothèse de normalité et Estimateurs du PMV
4. 1. 1 Maximum et Pseudo Maximum de Vraisemblance appliqués aux modèle ARCH /GARCH. 4. 2 La procédure AUTOREG: estimation parMV et PMV. 4. 3 La procédure AUTOREG: variances conditionnelles estimées et résidus.
3 La distribution Generalized Error Distribution
4. 4 La procédure AUTOREG
4. 5 La procédure MODEL
4. 3 Prévisions et intervalles de confiance
4. 4 Tests d'effets ARCH/GARCH
5 Extension des Modèles ARCH/GARCH linéaires
5. 1 Application:Valueat Risk
5. 2 Modèles ARMA-GARCH
5. 3 Modèles GARCH-M
5. 4 Modèles IGARCH
6 Modèles ARCH/GARCH asymétriques
6. 1 Modèle EGARCH
6. 2 Modèle GJR-GARCH
6. 3 Généralisations APARCH et VSGARCH
6. 4 Modèles TARCH et TGARCH
6. 5 Modèle QGARCH
6. 6 Modèles LSTGARCH et ANSTGARCH
7 Modèles ARCH et mémoire longue
7. 1 Modèle FIGARCH
7. 2 Modèle HYGARCH
7. 3 Modèle FAPARCH
8 Modèles Multivariés
9 Conclusion
Extrait du cours économétrie pour la finance
1. Introduction
2. Processus linéaires et processus non linéaires
L'apparition des modèles ARCH / GARCH doit être replacé dans le contexte plus vaste du débat sur la représentation linéaire ou non linéaire des processus stochastiques temporels. "A major contribution of the ARCH literature is the finding that apparent changes in the volatility of economic time series may be predictable and resu l t from a specific type of nonlinear dependence rather than exogenous structural changes in variables. "
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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. 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.