Économétrie. Francesco Quatraro M1 EFM 2010/2011

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Économétrie. Francesco Quatraro M1 EFM 2010/2011"

Transcription

1 Francesco Quatraro M1 EFM 2010/2011 1

2 Pour mieux comprendre le concept de multicolinéarité on peut partir de la corrélation partielle Considérons l exemple du marchand de glaces prés de la tour Eiffel Il cherche à calculer le coefficient de corrélation entre ses ventes (x 1 ) et le nombre de touristes visitant ce monument (x 2 ) C est claire que ces deux variables sont influencées par une troisième variable, c.à.d. le climat (x 3 ) 2

3 Nous pouvons penser que la relation entre x 1 et x 2 est positive Toutefois le calcul d un coefficient de corrélation simple n est pas révélateur de ce lien, car c est raisonnable penser que la variable climat influence la vente de glaces et la fréquentation de touristes En d autres termes, le coefficient de corrélation simple calculé ainsi intégré l apport de la variable «climat» sans en pouvoir isoler l influence 3

4 Le coefficient de corrélation partielle mesure la liaison entre deux variables, lorsque l influence d une troisième variable est retirée Donc dans notre exemple on peut calculer les coefficients suivants: r 12 = coeff corr entre x 1 et x 2 r 13 = coeff corr entre x 1 et x 3 r 23 = coeff corr entre x 2 et x 3 r 12,3 = coeff corr partielle entre x 1 et x 2 r 13,2 = coeff corr partielle entre x 1 et x 3 4

5 En général, le coefficient de corrélation partielle mesure la liaison entre deux variables lorsque l influence d une ou des autres variables explicatives est retirée Soit y une variable à expliquer et x 1, x 2 et x 3 des variables explicatives La variance de y expliquée par la variable x 1 seule, x 2 seule et x 3 seule est mesuré respectivement par: 5

6 Si nous avons m variables (explicatives et à expliquer) on peut calculer m*(m-1)/2 coefficients de corrélation partielle de premier ordre Cette notion de corrélation partielle est très importante car elle permet de juger de la pertinence d inclure une variable explicative dans une modèle Plus le coefficient de corrélation partielle d une variable est élevé, plus la contribution de cette variable est importante à l explication globale du modèle 6

7 Le coefficient de corrélation partielle peut se calculer de deux manières à partir: Du coefficient de corrélation simple entre Le résidu de la régression de la variable y sur le sous ensemble des k-1 variables explicatives Et le résidu de la régression de la variable x i sur les k-1 variables explicatives Pour exemple si on est intéressé à la corrélation entre y et x 3, il faut d abord calculer le résidu des régressions de le deux sur x 1 et x 2 7

8 Étape 1 Étape 2 Étape 3 8

9 On peut aussi calculer le coefficient de corrélation partielle à partir du t de Student Cette relation n est vérifiée que pour un coefficient de corrélation partielle d ordre k-1 Dans le cas particulier d une relation entre 3 variables: 9

10 Le terme de multicolinéarité est employé dans le cas d un modèle incorporant des séries explicatives qui sont liées entre elles À l opposé, pour des séries explicatives de covariance nulle, nous dirons qu elles sont orthogonales Dans la réalité, les séries explicatives son toujours plus ou moins liées entre elles Il faut donc examiner les conséquences 10

11 On peut citer trois effets principaux de la multicolinéarité a) augmentation de la variance estimée de certains coefficients, lorsque la colinéarité entre les variables explicatives augmente b) Instabilité des estimateurs des coefficients des moindres carrés: des faibles fluctuations concernant les donnés entraînent des fortes variations des valeurs estimées des coefficients c) En cas de multicolinéarité parfaite, la matrice X X est singulière et donc non inversible 11

12 Pour détecter la multicolinéarité on peut utiliser le test de Klein, qui est fondé sur la comparaison du coefficient de détermination R², calculé sur le modèle à k variables aussi que sur les coefficients de corrélation entre le variables explicatives Si le coefficient détermination est supérieur à chaque coefficient de corrélation partielle on peut conclure qu il n y a pas de multicolinéarité 12

13 Le test de Farrar et Glauber consiste à calculer le déterminant de la matrice des coefficients de corrélation entre les variables explicatives Lorsque la valeur du déterminant D tend vers 0, le risque de multicolinéarité est importante On peut construire un test statistique pour vérifier si D est significativement différent de 1 13

14 Pour remédier à la multicolinéarité il y a différentes techniques Augmenter la taille de l échantillon, c est efficace seulement si l ajout d observations diffère significativement de celles figurant déjà dans le modèle La «ridge regression» consiste en la transformation de la matrice X X en (X X+cI) où c et une constante choisie arbitrairement 14

15 Des procédures statistiques permettent de déterminer quelles variables retirer ou quelles variables ajouter dans un modèle Cette démarche exclut tout raisonnement économique Il permet en fait d aboutir à des modèles économétriques qui sont suivent bon sur le plan statistique mais dont l interprétation économique s avère nulle 15

16 Au problème de la sélection des variables explicatives s ajoute celui du choix à effectuer entre plusieurs modèle concurrents, c.à.d. des modèles dont les variables sont toutes significatives mais qui ne sont pas le mêmes Le critère de maximisation du R² consiste à retenir le modèle dont le R² est le plus élevé. Ce critère présente l inconvénient de ne pas arbitrer entre la perte de degrés de liberté du modèle et l ajustement qui en résulte 16

17 On préfère utiliser les critères d Akaike ou de Schwarz Nous retenons le modèle qui minimise la fonction de Akaike (Akaike Information Criterion): Ou la fonction de Schwarz (Schwarz criterion) 17

18 Nous allons examiner cinq méthodes qui vont nous permettre de retenir le meilleur modèle, celui qui est composé des variables qui sont: Les plus corrélées avec la variable à expliquer Les moins corrélées avec elles On peut essayer toutes le régressions possibles (2 k -1 possibilités) et le modèle retenu est celui dont le critère de Akaike ou de Schwarz est minimum 18

19 L élimination progressive (backward elimination) consiste à éliminer de proche en proche les variables explicatives dont les t de Student sont en dessous du seuil critique La sélection progressive (forward regression): on sélectionne d abord la variable explicative dont le coefficient de corrélation simple est le plus élevé avec la variable y. D après on calcule le coefficients de corrélation partielle entre les autres variables. On s arrête lorsque les t de Student des variables explicatives sont inférieurs au seuil critique 19

20 Régression pas à pas (stepwise regression), c est identique à la sélection progressive, sauf qu après avoir incorporé une nouvelle variable explicative, nous examinons le t de Student de chaque variable et nous éliminons celles dont le t de Student est inférieur au seuil critique Régression par étage 20

STATISTIQUES. UE Modélisation pour la biologie

STATISTIQUES. UE Modélisation pour la biologie STATISTIQUES UE Modélisation pour la biologie 2011 Cadre Général n individus: 1, 2,..., n Y variable à expliquer : Y = (y 1, y 2,..., y n ), y i R Modèle: Y = Xθ + ε X matrice du plan d expériences θ paramètres

Plus en détail

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ

L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ INTRODUCTION Données : n individus observés sur p variables quantitatives. L A.C.P. permet d eplorer les liaisons entre variables et

Plus en détail

Résolution d équations non linéaires

Résolution d équations non linéaires Analyse Numérique Résolution d équations non linéaires Said EL HAJJI et Touria GHEMIRES Université Mohammed V - Agdal. Faculté des Sciences Département de Mathématiques. Laboratoire de Mathématiques, Informatique

Plus en détail

Tests de comparaison de moyennes. Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année 2009-2010 UE «Introduction à la biostatistique»

Tests de comparaison de moyennes. Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année 2009-2010 UE «Introduction à la biostatistique» Tests de comparaison de moyennes Dr Sahar BAYAT MASTER 1 année 2009-2010 UE «Introduction à la biostatistique» Test de Z ou de l écart réduit Le test de Z : comparer des paramètres en testant leurs différences

Plus en détail

MegaStore Manager ... Simulation de gestion d un hypermarché. Manuel du Participant

MegaStore Manager ... Simulation de gestion d un hypermarché. Manuel du Participant MegaStore Manager Simulation de gestion d un hypermarché.......... Manuel du Participant 1. Introduction 1.1. La simulation de gestion Vous allez participer à une simulation de gestion. Cette activité

Plus en détail

Chapitre 3. Les distributions à deux variables

Chapitre 3. Les distributions à deux variables Chapitre 3. Les distributions à deux variables Jean-François Coeurjolly http://www-ljk.imag.fr/membres/jean-francois.coeurjolly/ Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Grenoble University 1 Distributions conditionnelles

Plus en détail

Biostatistiques Biologie- Vétérinaire FUNDP Eric Depiereux, Benoît DeHertogh, Grégoire Vincke

Biostatistiques Biologie- Vétérinaire FUNDP Eric Depiereux, Benoît DeHertogh, Grégoire Vincke www.fundp.ac.be/biostats Module 140 140 ANOVA A UN CRITERE DE CLASSIFICATION FIXE...2 140.1 UTILITE...2 140.2 COMPARAISON DE VARIANCES...2 140.2.1 Calcul de la variance...2 140.2.2 Distributions de référence...3

Plus en détail

REER, CELI ou prêt hypothécaire : comment faire le bon choix?

REER, CELI ou prêt hypothécaire : comment faire le bon choix? REER, CELI ou prêt hypothécaire : comment faire le bon choix? Jamie Golombek L épargne est une pratique importante. Elle nous permet de mettre de côté une partie de nos revenus actuels afin d en profiter

Plus en détail

COURS GESTION FINANCIERE A COURT TERME SEANCE 2 COUVERTURE DU BESOIN DE FINANCEMENT CHOIX DU NIVEAU DU FONDS DE ROULEMENT

COURS GESTION FINANCIERE A COURT TERME SEANCE 2 COUVERTURE DU BESOIN DE FINANCEMENT CHOIX DU NIVEAU DU FONDS DE ROULEMENT COURS GESTION FINANCIERE A COURT TERME SEANCE 2 COUVERTURE DU BESOIN DE FINANCEMENT CHOIX DU NIVEAU DU FONDS DE ROULEMENT SEANCE 2 COUVERTURE DU BESOIN DE FINANCEMENT CHOIX DU NIVEAU DU FONDS DE ROULEMENT

Plus en détail

Analyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes

Analyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes Analyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes Biostatistique Pr. Nicolas MEYER Laboratoire de Biostatistique et Informatique Médicale Fac. de Médecine de Strasbourg Mars 2011 Plan 1 Introduction

Plus en détail

STRICTEMENT CONFIDENTIEL

STRICTEMENT CONFIDENTIEL MOIS / ANNEE ETUDE DE VALORISATION Société «EDIVAL» STRICTEMENT CONFIDENTIEL BUREAUX 31, Rue de Brest 69002 LYON Tél : +33 (0)8 71 55 11 98 SIÈGE SOCIAL 94, Rue Saint Lazare 75009 PARIS Tél : +33 (0)1

Plus en détail

Bureau : 238 Tel : 04 76 82 58 90 Email : dominique.muller@upmf-grenoble.fr

Bureau : 238 Tel : 04 76 82 58 90 Email : dominique.muller@upmf-grenoble.fr Dominique Muller Laboratoire Inter-universitaire de Psychologie Bureau : 238 Tel : 04 76 82 58 90 Email : dominique.muller@upmf-grenoble.fr Supports de cours : webcom.upmf-grenoble.fr/lip/perso/dmuller/m2r/acm/

Plus en détail

VITICULTURE 2012 V 12 / PACA 02 STRATEGIE D APPLICATION DU CUIVRE EN VITICULTURE

VITICULTURE 2012 V 12 / PACA 02 STRATEGIE D APPLICATION DU CUIVRE EN VITICULTURE VITICULTURE 212 V 12 / PACA 2 STRATEGIE D APPLICATION DU CUIVRE EN VITICULTURE Silvère DEVEZE Chambre d Agriculture de Vaucluse 1- Identification de l action a. Responsables techniques et partenaires :

Plus en détail

Votre Réseau est-il prêt?

Votre Réseau est-il prêt? Adapter les Infrastructures à la Convergence Voix Données Votre Réseau est-il prêt? Conférence IDG Communications Joseph SAOUMA Responsable Offre ToIP Rappel - Définition Voix sur IP (VoIP) Technologie

Plus en détail

Propriétés des options sur actions

Propriétés des options sur actions Propriétés des options sur actions Bornes supérieure et inférieure du premium / Parité call put 1 / 1 Taux d intérêt, capitalisation, actualisation Taux d intéret composés Du point de vue de l investisseur,

Plus en détail

Imposition des sociétés

Imposition des sociétés Imposition des sociétés Introduction L imposition des sociétés est un sujet qui revêt une grande importance pour toute personne qui s occupe de planification financière ou successorale. La mise en place

Plus en détail

Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2

Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2 Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2 Albert Cohen Dans ce cours, on s intéresse à l approximation numérique d équations aux dérivées partielles linéaires qui admettent une formulation

Plus en détail

COMMENTAIRE. Services économiques TD

COMMENTAIRE. Services économiques TD COMMENTAIRE Services économiques TD 16 juillet 213 LES MÉNAGES CANADIENS SONT PLUS ENDETTÉS QUE LES MÉNAGES AMÉRICAINS, MAIS UNIQUEMENT PAR SUITE DU RÉCENT DÉSENDETTEMENT AUX ÉTATS-UNIS Faits saillants

Plus en détail

FEDERATION EUROPEENNE DES FABRICANTS D ALIMENTS COMPOSES EUROPÄISCHER VERBAND DER MISCHFUTTERINDUSTRIE EUROPEAN FEED MANUFACTURERS FEDERATION

FEDERATION EUROPEENNE DES FABRICANTS D ALIMENTS COMPOSES EUROPÄISCHER VERBAND DER MISCHFUTTERINDUSTRIE EUROPEAN FEED MANUFACTURERS FEDERATION FEDERATION EUROPEENNE DES FABRICANTS D ALIMENTS COMPOSES EUROPÄISCHER VERBAND DER MISCHFUTTERINDUSTRIE EUROPEAN FEED MANUFACTURERS FEDERATION Commentaires de la FEFAC sur la proposition de Règlement du

Plus en détail

SOMMAIRE OPÉRATIONS COURANTES OPÉRATIONS D INVENTAIRE

SOMMAIRE OPÉRATIONS COURANTES OPÉRATIONS D INVENTAIRE SOMMAIRE OPÉRATIONS COURANTES OPÉRATIONS D INVENTAIRE 1 Factures de doit p. 9 Processus 1 2 Réductions sur factures de doit p. 11 Processus 1 3 Frais accessoires sur factures p. 13 Processus 1 4 Comptabilisation

Plus en détail

Coup de Projecteur sur les Réseaux de Neurones

Coup de Projecteur sur les Réseaux de Neurones Coup de Projecteur sur les Réseaux de Neurones Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour des problèmes de prévision ou de classification. La représentation la plus populaire est le réseau multicouche

Plus en détail

Le Modèle Linéaire par l exemple :

Le Modèle Linéaire par l exemple : Publications du Laboratoire de Statistique et Probabilités Le Modèle Linéaire par l exemple : Régression, Analyse de la Variance,... Jean-Marc Azaïs et Jean-Marc Bardet Laboratoire de Statistique et Probabilités

Plus en détail

Introduction MOSS 2007

Introduction MOSS 2007 Introduction MOSS 2007 Z 2 Chapitre 01 Introduction à MOSS 2007 v. 1.0 Sommaire 1 SharePoint : Découverte... 3 1.1 Introduction... 3 1.2 Ce que vous gagnez à utiliser SharePoint... 3 1.3 Dans quel cas

Plus en détail

Module de gestion des contacts et échanges avec les clients et fournisseurs (CRM)

Module de gestion des contacts et échanges avec les clients et fournisseurs (CRM) bmi-fact+ Module de gestion des contacts et échanges avec les clients et fournisseurs (CRM) Module commun aux applications bmi-fact, bmi-compta, POWERGES et Gest-Office. Qu est-ce qu un CRM (Customer Relationship

Plus en détail

Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse. José LABARERE

Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse. José LABARERE UE4 : Biostatistiques Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés. Plan I. Introduction

Plus en détail

PRIME D UNE OPTION D ACHAT OU DE VENTE

PRIME D UNE OPTION D ACHAT OU DE VENTE Université Paris VII - Agrégation de Mathématiques François Delarue) PRIME D UNE OPTION D ACHAT OU DE VENTE Ce texte vise à modéliser de façon simple l évolution d un actif financier à risque, et à introduire,

Plus en détail

Caisson bas. Notice de montage. Pour caissons de taille : Structure du caisson. 1 personne 4. Retrouvez toutes les informations sur www.oskab.

Caisson bas. Notice de montage. Pour caissons de taille : Structure du caisson. 1 personne 4. Retrouvez toutes les informations sur www.oskab. Caisson bas Notice de montage Retrouvez toutes les informations sur www.oskab.com Pour caissons de taille : Hauteur x Largeur x Profondeur N N H4 x L60 x P56 cm H57 x L60 x P56 cm Structure du caisson

Plus en détail

4.2 Unités d enseignement du M1

4.2 Unités d enseignement du M1 88 CHAPITRE 4. DESCRIPTION DES UNITÉS D ENSEIGNEMENT 4.2 Unités d enseignement du M1 Tous les cours sont de 6 ECTS. Modélisation, optimisation et complexité des algorithmes (code RCP106) Objectif : Présenter

Plus en détail

Chapitre 7. Statistique des échantillons gaussiens. 7.1 Projection de vecteurs gaussiens

Chapitre 7. Statistique des échantillons gaussiens. 7.1 Projection de vecteurs gaussiens Chapitre 7 Statistique des échantillons gaussiens Le théorème central limite met en évidence le rôle majeur tenu par la loi gaussienne en modélisation stochastique. De ce fait, les modèles statistiques

Plus en détail

CODES DE BONNE CONDUITE : QUAND LES SOCIETES JOUENT A L APPRENTI LEGISLATEUR

CODES DE BONNE CONDUITE : QUAND LES SOCIETES JOUENT A L APPRENTI LEGISLATEUR CODES DE BONNE CONDUITE : QUAND LES SOCIETES JOUENT A L APPRENTI LEGISLATEUR Marie Brac Allocataire de rechercheà l Université Paris-X Nanterre 1. Actuelement, un nombre important d entreprises 1 se dotent

Plus en détail

TABLE DES MATIÈRES. PRINCIPES D EXPÉRIMENTATION Planification des expériences et analyse de leurs résultats. Pierre Dagnelie

TABLE DES MATIÈRES. PRINCIPES D EXPÉRIMENTATION Planification des expériences et analyse de leurs résultats. Pierre Dagnelie PRINCIPES D EXPÉRIMENTATION Planification des expériences et analyse de leurs résultats Pierre Dagnelie TABLE DES MATIÈRES 2012 Presses agronomiques de Gembloux pressesagro.gembloux@ulg.ac.be www.pressesagro.be

Plus en détail

La problématique des tests. Cours V. 7 mars 2008. Comment quantifier la performance d un test? Hypothèses simples et composites

La problématique des tests. Cours V. 7 mars 2008. Comment quantifier la performance d un test? Hypothèses simples et composites La problématique des tests Cours V 7 mars 8 Test d hypothèses [Section 6.1] Soit un modèle statistique P θ ; θ Θ} et des hypothèses H : θ Θ H 1 : θ Θ 1 = Θ \ Θ Un test (pur) est une statistique à valeur

Plus en détail

LIAISON A50 A57 TRAVERSEE

LIAISON A50 A57 TRAVERSEE LIAISON A5 A57 TRAVERSEE SOUTERRAINE DE TOULON SECOND TUBE (SUD) ANALYSE DES DONNEES DE QUALITE DE L AIR NOVEMBRE 27 A JANVIER 28 TOULON OUEST, PUITS MARCHAND, TOULON EST Liaison A5 A57 Traversée souterraine

Plus en détail

Évaluation de la régression bornée

Évaluation de la régression bornée Thierry Foucart UMR 6086, Université de Poitiers, S P 2 M I, bd 3 téléport 2 BP 179, 86960 Futuroscope, Cedex FRANCE Résumé. le modèle linéaire est très fréquemment utilisé en statistique et particulièrement

Plus en détail

Leçon N 4 : Statistiques à deux variables

Leçon N 4 : Statistiques à deux variables Leçon N 4 : Statistiques à deux variables En premier lieu, il te faut relire les cours de première sur les statistiques à une variable, il y a tout un langage à se remémorer : étude d un échantillon d

Plus en détail

LA GESTION DU RISQUE DE CHANGE. Finance internationale, 9 ème édition Y. Simon et D. Lautier

LA GESTION DU RISQUE DE CHANGE. Finance internationale, 9 ème édition Y. Simon et D. Lautier LA GESTION DU RISQUE DE CHANGE 2 Section 1. Problématique de la gestion du risque de change Section 2. La réduction de l exposition de l entreprise au risque de change Section 3. La gestion du risque de

Plus en détail

Windows Internet Name Service (WINS)

Windows Internet Name Service (WINS) Windows Internet Name Service (WINS) WINDOWS INTERNET NAME SERVICE (WINS)...2 1.) Introduction au Service de nom Internet Windows (WINS)...2 1.1) Les Noms NetBIOS...2 1.2) Le processus de résolution WINS...2

Plus en détail

Fiche d animation n 1 : Pêle-mêle

Fiche d animation n 1 : Pêle-mêle Fiche d animation n 1 : Pêle-mêle Cette animation permet au participants de découvrir les différents pièges du crédit à la consommation et plus particulièrement des ouvertures de crédit. Elle suscite également

Plus en détail

Solutions de paiement dématérialisé pour les marchés émergents

Solutions de paiement dématérialisé pour les marchés émergents Solutions de paiement dématérialisé pour les marchés émergents Accompagnement technologique et décisionnel pour l implémentation de modes de paiement sur Internet et par téléphonie mobile pour accroitre

Plus en détail

Dérivés Financiers Contrats à terme

Dérivés Financiers Contrats à terme Dérivés Financiers Contrats à terme Mécanique des marchés à terme 1) Supposons que vous prenez une position courte sur un contrat à terme, pour vendre de l argent en juillet à 10,20 par once, sur le New

Plus en détail

1. L'été le plus chaud que la France ait connu ces cinquante dernières années.

1. L'été le plus chaud que la France ait connu ces cinquante dernières années. 1. L'été le plus chaud que la France ait connu ces cinquante dernières années. La figure ci-dessous présente la moyenne sur la France des températures minimales et maximales de l'été (période du 1 er juin

Plus en détail

Chapitre 1 : Introduction au contrôle de gestion. Marie Gies - Contrôle de gestion et gestion prévisionnelle - Chapitre 1

Chapitre 1 : Introduction au contrôle de gestion. Marie Gies - Contrôle de gestion et gestion prévisionnelle - Chapitre 1 Chapitre 1 : Introduction au contrôle de gestion Introduction 2 Contrôle de gestion : fonction aujourd hui bien institutionnalisée dans les entreprises Objectif : permettre une gestion rigoureuse et une

Plus en détail

SOMMAIRE. AVRIL 2013 TECHNOLOGIE ÉTUDE POINTS DE VUE BDC Recherche et intelligence de marché de BDC TABLE DES MATIÈRES

SOMMAIRE. AVRIL 2013 TECHNOLOGIE ÉTUDE POINTS DE VUE BDC Recherche et intelligence de marché de BDC TABLE DES MATIÈRES AVRIL 2013 TECHNOLOGIE ÉTUDE POINTS DE VUE BDC Recherche et intelligence de marché de BDC TABLE DES MATIÈRES Faits saillants du sondage 2 Contexte et méthode de sondage 3 Profil des répondants 3 Investissements

Plus en détail

Le risque Idiosyncrasique

Le risque Idiosyncrasique Le risque Idiosyncrasique -Pierre CADESTIN -Magali DRIGHES -Raphael MINATO -Mathieu SELLES 1 Introduction Risque idiosyncrasique : risque non pris en compte dans le risque de marché (indépendant des phénomènes

Plus en détail

L IMPACT DE LA MUTUALISATION SUR LES RESSOURCES HUMAINES

L IMPACT DE LA MUTUALISATION SUR LES RESSOURCES HUMAINES ANNEXES L ISTE DES ANNEXES ANNEXE I : ANNEXE II : ANNEXE III : ANNEXE IV : ÉVOLUTION DES DEPENSES DES COMMUNES ET DES EPCI DE 2006 A 2013 OUTILS JURIDIQUES DE MUTUALISATION A DISPOSITION DES ACTEURS LOCAUX

Plus en détail

La comptabilité de gestion : Fiche pourquoi?

La comptabilité de gestion : Fiche pourquoi? La comptabilité de gestion : Fiche pourquoi? 1 Définition Selon le plan comptable général, la comptabilité de gestion fait apparaître deux aspects : Connaître les coûts et les résultats par produit. Agir

Plus en détail

TABLE DES MATIÈRES. Bruxelles, De Boeck, 2011, 736 p.

TABLE DES MATIÈRES. Bruxelles, De Boeck, 2011, 736 p. STATISTIQUE THÉORIQUE ET APPLIQUÉE Tome 2 Inférence statistique à une et à deux dimensions Pierre Dagnelie TABLE DES MATIÈRES Bruxelles, De Boeck, 2011, 736 p. ISBN 978-2-8041-6336-5 De Boeck Services,

Plus en détail

à moyen Risque moyen Risq à élevé Risque élevé Risq e Risque faible à moyen Risq Risque moyen à élevé Risq

à moyen Risque moyen Risq à élevé Risque élevé Risq e Risque faible à moyen Risq Risque moyen à élevé Risq e élevé Risque faible Risq à moyen Risque moyen Risq à élevé Risque élevé Risq e Risque faible à moyen Risq Risque moyen à élevé Risq L e s I n d i c e s F u n d a t a é Risque Les Indices de faible risque

Plus en détail

Projet SINF2275 «Data mining and decision making» Projet classification et credit scoring

Projet SINF2275 «Data mining and decision making» Projet classification et credit scoring Projet SINF2275 «Data mining and decision making» Projet classification et credit scoring Année académique 2006-2007 Professeurs : Marco Saerens Adresse : Université catholique de Louvain Information Systems

Plus en détail

Résumé non technique

Résumé non technique Résumé non technique Constats : selon le FMI, l indexation et l ajustement biennal du salaire social minimum sont des facteurs déterminants à la fois du différentiel d inflation et de l inflation au Luxembourg

Plus en détail

Limites finies en un point

Limites finies en un point 8 Limites finies en un point Pour ce chapitre, sauf précision contraire, I désigne une partie non vide de R et f une fonction définie sur I et à valeurs réelles ou complees. Là encore, les fonctions usuelles,

Plus en détail

Statistiques de finances publiques consolidées

Statistiques de finances publiques consolidées Statistiques de finances publiques consolidées Introduction Le concept de la consolidation est couramment utilisé dans le domaine de la comptabilité, tant dans le secteur privé que public. Définie simplement,

Plus en détail

Garanties dans le secteur principal de la construction

Garanties dans le secteur principal de la construction Garanties dans le secteur principal de la construction Société Suisse des Entrepreneurs 1 Principes de la Société Suisse des Entrepreneurs Garanties dans le secteur principal de la construction Impressum

Plus en détail

INTRODUCTION Événements importants survenus au cours de l année

INTRODUCTION Événements importants survenus au cours de l année RÉGIME DE RETRAITE À L INTENTION DU GROUPE MANOEUVRES, HOMMES DE MÉTIER ET DE SERVICES DES DISTRICTS SCOLAIRES DU NOUVEAU-BRUNSWICK Rapport de l administrateur pour l année 2006 Décembre 2007 TABLE DES

Plus en détail

Méthodes de la gestion indicielle

Méthodes de la gestion indicielle Méthodes de la gestion indicielle La gestion répliquante : Ce type de gestion indicielle peut être mis en œuvre par trois manières, soit par une réplication pure, une réplication synthétique, ou une réplication

Plus en détail

LES CRÉANCES ET LES DETTES

LES CRÉANCES ET LES DETTES LES CRÉANCES ET LES DETTES Règles générales d évaluation Définition d un actif et d un passif ACTIFS Tout élément de patrimoine ayant une valeur économique positive pour l entité est considéré comme un

Plus en détail

Stratégie d assurance retraite

Stratégie d assurance retraite Stratégie d assurance retraite Département de Formation INDUSTRIELLE ALLIANCE Page 1 Table des matières : Stratégie d assurance retraite Introduction et situation actuelle page 3 Fiscalité de la police

Plus en détail

Associations Dossiers pratiques

Associations Dossiers pratiques Associations Dossiers pratiques Le tableau de bord, outil de pilotage de l association (Dossier réalisé par Laurent Simo, In Extenso Rhône-Alpes) Difficile d imaginer la conduite d un bateau sans boussole

Plus en détail

PROJET MODELE DE TAUX

PROJET MODELE DE TAUX MASTER 272 INGENIERIE ECONOMIQUE ET FINANCIERE PROJET MODELE DE TAUX Pricing du taux d intérêt des caplets avec le modèle de taux G2++ Professeur : Christophe LUNVEN 29 Fevrier 2012 Taylan KUNAL - Dinh

Plus en détail

Une protection antivirus pour des applications destinées aux dispositifs médicaux

Une protection antivirus pour des applications destinées aux dispositifs médicaux Une protection antivirus pour des applications destinées aux dispositifs médicaux ID de nexus est idéale pour les environnements cliniques où la qualité et la sécurité des patients sont essentielles. Les

Plus en détail

Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés

Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés Professeur Patrice Francour francour@unice.fr Une grande partie des illustrations viennent

Plus en détail

MODELE A CORRECTION D ERREUR ET APPLICATIONS

MODELE A CORRECTION D ERREUR ET APPLICATIONS MODELE A CORRECTION D ERREUR ET APPLICATIONS Hélène HAMISULTANE Bibliographie : Bourbonnais R. (2000), Econométrie, DUNOD. Lardic S. et Mignon V. (2002), Econométrie des Séries Temporelles Macroéconomiques

Plus en détail

Calcul différentiel. Chapitre 1. 1.1 Différentiabilité

Calcul différentiel. Chapitre 1. 1.1 Différentiabilité Chapitre 1 Calcul différentiel L idée du calcul différentiel est d approcher au voisinage d un point une fonction f par une fonction plus simple (ou d approcher localement le graphe de f par un espace

Plus en détail

Exigences de communication financière sur la composition des fonds propres Texte des règles

Exigences de communication financière sur la composition des fonds propres Texte des règles Comité de Bâle sur le contrôle bancaire Exigences de communication financière sur la composition des fonds propres Texte des règles Juin 2012 Le présent document est traduit de l anglais. En cas de doute

Plus en détail

Introduction des. comptes d épargne libre d impôt

Introduction des. comptes d épargne libre d impôt Introduction des comptes d épargne libre d impôt Comptes d épargne libre d impôt Une nouvelle façon d épargner Les comptes d épargne libre d impôt ont été introduits par le gouvernement fédéral dans le

Plus en détail

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications A. Optimisation sans contrainte.... Généralités.... Condition nécessaire et condition suffisante

Plus en détail

Fiche de Lecture Génie Climatique et Énergétique. Étude d un data center en phase d exécution

Fiche de Lecture Génie Climatique et Énergétique. Étude d un data center en phase d exécution Fiche de Lecture Génie Climatique et Énergétique Étude d un data center en phase d exécution Tuteur institutionnel : Tuteur d entreprise : François BOUCHEIX Armel JEGOU Charles CHRISTIN du 7 février au

Plus en détail

1 Définition de la non stationnarité

1 Définition de la non stationnarité Chapitre 2: La non stationnarité -Testsdedétection Quelques notes de cours (non exhaustives) 1 Définition de la non stationnarité La plupart des séries économiques sont non stationnaires, c est-à-direqueleprocessusquiles

Plus en détail

LA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING»

LA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING» LA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING» Gilbert Saporta Professeur de Statistique Appliquée Conservatoire National des Arts et Métiers Dans leur quasi totalité, les banques et organismes financiers

Plus en détail

Résolution de systèmes linéaires par des méthodes directes

Résolution de systèmes linéaires par des méthodes directes Résolution de systèmes linéaires par des méthodes directes J. Erhel Janvier 2014 1 Inverse d une matrice carrée et systèmes linéaires Ce paragraphe a pour objet les matrices carrées et les systèmes linéaires.

Plus en détail

Stratégies relatives au compte d épargne libre d impôt

Stratégies relatives au compte d épargne libre d impôt Stratégies relatives au compte d épargne libre d impôt Le gouvernement du Canada a annoncé la création du compte d épargne libre d impôt (CELI) à l occasion de son budget de 2008, puis a procédé à son

Plus en détail

Venez découvrir nos nouvelles formations

Venez découvrir nos nouvelles formations Centre de estion Agréé Bords de Seine Agrément N 103760 du 04/08/2006 renouvelé le 20/07/2009 www.cga-bords-de-seine.cerfrance.fr La formation, une stratégie gagnante pour l entreprise Venez découvrir

Plus en détail

Négociation de titres cotés canadiens sur plusieurs marchés

Négociation de titres cotés canadiens sur plusieurs marchés Négociation de titres cotés canadiens sur plusieurs marchés Placements directs TD, Conseils de placement privés, Gestion de patrimoine TD et Valeurs Mobilières TD («nous», «notre» et «nos») ont pris l

Plus en détail

OPTIMISATION À UNE VARIABLE

OPTIMISATION À UNE VARIABLE OPTIMISATION À UNE VARIABLE Sommaire 1. Optimum locaux d'une fonction... 1 1.1. Maximum local... 1 1.2. Minimum local... 1 1.3. Points stationnaires et points critiques... 2 1.4. Recherche d'un optimum

Plus en détail

Info-assurance Séance d information de l IASB du 19 mars 2015

Info-assurance Séance d information de l IASB du 19 mars 2015 www.pwc.com/ca/insurance Info-assurance Séance d information de l IASB du 19 mars 2015 Puisque divers points de vue sont analysés lors des réunions de l IASB, et qu il est souvent difficile de décrire

Plus en détail

www.oncf-voyages.ma www.oncf-voyages.ma Guide d utilisation Version 1.0 Mars 2015 1 www.oncf-voyages.ma

www.oncf-voyages.ma www.oncf-voyages.ma Guide d utilisation Version 1.0 Mars 2015 1 www.oncf-voyages.ma Guide d utilisation Version 1.0 Mars 2015 1 Sommaire Chapitre 1 : Vue d ensemble du site web 1.0 Présentation du site marchand oncf-voyages.ma 1.1 Rubriques de la page d accueil 1.2 compte client & Connexion

Plus en détail

L'analyse des données à l usage des non mathématiciens

L'analyse des données à l usage des non mathématiciens Montpellier L'analyse des données à l usage des non mathématiciens 2 ème Partie: L'analyse en composantes principales AGRO.M - INRA - Formation Permanente Janvier 2006 André Bouchier Analyses multivariés.

Plus en détail

Etude des propriétés empiriques du lasso par simulations

Etude des propriétés empiriques du lasso par simulations Etude des propriétés empiriques du lasso par simulations L objectif de ce TP est d étudier les propriétés empiriques du LASSO et de ses variantes à partir de données simulées. Un deuxième objectif est

Plus en détail

Norme comptable internationale 33 Résultat par action

Norme comptable internationale 33 Résultat par action Norme comptable internationale 33 Résultat par action Objectif 1 L objectif de la présente norme est de prescrire les principes de détermination et de présentation du résultat par action de manière à améliorer

Plus en détail

CMC MARKETS UK PLC. des Ordres pour les CFDs. Janvier 2015. RCS Paris: 525 225 918. Société immatriculée en Angleterre sous le numéro 02448409

CMC MARKETS UK PLC. des Ordres pour les CFDs. Janvier 2015. RCS Paris: 525 225 918. Société immatriculée en Angleterre sous le numéro 02448409 CMC MARKETS UK PLC des Ordres pour les CFDs Janvier 2015 RCS Paris: 525 225 918 Société immatriculée en Angleterre sous le numéro 02448409 Agréée et réglementée par la Financial Conduct Authority sous

Plus en détail

8 Certifications Minergie

8 Certifications Minergie 8 Chapitre 8 Être Minergie, est-ce aussi être «autrement»? Pour de nombreux acteurs du marché immobilier, un label de durabilité devrait s accompagner d une appréciation de la valeur de leur immeuble,

Plus en détail

PURE : dans les data centres

PURE : dans les data centres PURE : Rendre planifiable en toute sécurité le câblage dans les data centres L EFFET PURE : DEUX FOIS PLUS DE CONNEXIONS ET * 15 MÈTRES DE LONGUEUR DE lien EN PLUS PreCONNECT PURE constitue une étape majeure

Plus en détail

AICp. Vincent Vandewalle. To cite this version: HAL Id: inria-00386678 https://hal.inria.fr/inria-00386678

AICp. Vincent Vandewalle. To cite this version: HAL Id: inria-00386678 https://hal.inria.fr/inria-00386678 Sélection prédictive d un modèle génératif par le critère AICp Vincent Vandewalle To cite this version: Vincent Vandewalle. Sélection prédictive d un modèle génératif par le critère AICp. 41èmes Journées

Plus en détail

Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire

Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire CHAPITRE 3 Relation entre deux variables : estimation de la corrélation linéaire Parmi les analyses statistiques descriptives, l une d entre elles est particulièrement utilisée pour mettre en évidence

Plus en détail

Manuel de référence Options sur devises

Manuel de référence Options sur devises Manuel de référence Options sur devises Groupe TMX Actions Bourse de Toronto Bourse de croissance TSX TMX Select Equicom Produits dérivés Bourse de Montréal CDCC Marché climatique de Montréal Titres à

Plus en détail

Concours National d Informatique. Sujet de demi-finale Montpellier et Toulouse

Concours National d Informatique. Sujet de demi-finale Montpellier et Toulouse Concours National d Informatique Sujet de demi-finale Montpellier et Toulouse 28 février 2009 Poule de lard 1 Préambule Bienvenue à Prologin. Ce sujet est l épreuve écrite d algorithmique et constitue

Plus en détail

LIVRE BLANC. Mise en œuvre d un programme efficace de gestion des vulnérabilités

LIVRE BLANC. Mise en œuvre d un programme efficace de gestion des vulnérabilités Mise en œuvre d un programme efficace de gestion des vulnérabilités Sommaire Les défis de la gestion des vulnérabilités 3 Identification des principales faiblesses 3 Développement d un programme efficace

Plus en détail

Etude du niveau stress ressenti par les salariés de plusieurs entreprises du tertiaire. Un outil de mesure.

Etude du niveau stress ressenti par les salariés de plusieurs entreprises du tertiaire. Un outil de mesure. Etude du niveau stress ressenti par les salariés de plusieurs entreprises du tertiaire. Un outil de mesure. Participants : Dr Evelyne Barraud, Martine Chevillard, Marie-José Dureau Mer, Isabelle Gouget,

Plus en détail

Arithmétique binaire. Chapitre. 5.1 Notions. 5.1.1 Bit. 5.1.2 Mot

Arithmétique binaire. Chapitre. 5.1 Notions. 5.1.1 Bit. 5.1.2 Mot Chapitre 5 Arithmétique binaire L es codes sont manipulés au quotidien sans qu on s en rende compte, et leur compréhension est quasi instinctive. Le seul fait de lire fait appel au codage alphabétique,

Plus en détail

Pro-Investisseurs CIBC Barème des commissions et des frais

Pro-Investisseurs CIBC Barème des commissions et des frais Pro-Investisseurs CIBC Barème des commissions et des frais En vigueur à compter du 6 octobre 2014 En tant que client de Pro-Investisseurs MD CIBC, vous avez accepté de payer certains frais selon les types

Plus en détail

Des caisses diversifiées et gérées professionnellement. Les Caisses privées

Des caisses diversifiées et gérées professionnellement. Les Caisses privées Des caisses diversifiées et gérées professionnellement Les Caisses privées 3 La simplicité rendue accessible 4 Qu est-ce qu une Caisse privée? 6 La diversification, ou comment réduire votre risque 8 Une

Plus en détail

Convention de «management fees»: qu en est-il aujourd hui?

Convention de «management fees»: qu en est-il aujourd hui? 81 rue du pré Catelan 59110 La Madeleine Tél : 03 20 39 33 47 Fax : 03 20 63 92 21 lille@valoxy.fr www.valoxy.fr Convention de «management fees»: qu en est-il aujourd hui? Attention aux prestations de

Plus en détail

Cours (7) de statistiques à distance, élaboré par Zarrouk Fayçal, ISSEP Ksar-Said, 2011-2012 LES STATISTIQUES INFERENTIELLES

Cours (7) de statistiques à distance, élaboré par Zarrouk Fayçal, ISSEP Ksar-Said, 2011-2012 LES STATISTIQUES INFERENTIELLES LES STATISTIQUES INFERENTIELLES (test de Student) L inférence statistique est la partie des statistiques qui, contrairement à la statistique descriptive, ne se contente pas de décrire des observations,

Plus en détail

Le nouvel indice de taux de change effectif du dollar canadien

Le nouvel indice de taux de change effectif du dollar canadien Le nouvel indice de taux de change effectif du dollar canadien Janone Ong, département des Marchés financiers La Banque du Canada a créé un nouvel indice de taux de change effectif du dollar canadien,

Plus en détail

Retrouvez votre Sourire! Les implants dentaires peuvent vous aider à retrouver un sourire naturel.

Retrouvez votre Sourire! Les implants dentaires peuvent vous aider à retrouver un sourire naturel. Retrouvez votre Sourire! Les implants dentaires peuvent vous aider à retrouver un sourire naturel. La Valeur d un Sourire 2 Qu est ce qu un implant dentaire? 3 Comparaison entre implant et dent naturelle

Plus en détail

PIERRE MARTELL PRéSIDENT MARTELL HOME BUILDERS

PIERRE MARTELL PRéSIDENT MARTELL HOME BUILDERS 2012 Indice BDC de la nouvelle activité entrepreneuriale PIERRE MARTELL PRéSIDENT MARTELL HOME BUILDERS Résumé --------------------------------------------------------------------------------------------------

Plus en détail

LE TABLEAU DE BORD DE SUIVI DE L ACTIVITE

LE TABLEAU DE BORD DE SUIVI DE L ACTIVITE TABLEAU DE BORD LE TABLEAU DE BORD DE SUIVI DE L ACTIVITE DEFINITION Le tableau de bord est un support (papier ou informatique) qui sert à collecter de manière régulière des informations permettant de

Plus en détail

Précision d un résultat et calculs d incertitudes

Précision d un résultat et calculs d incertitudes Précision d un résultat et calculs d incertitudes PSI* 2012-2013 Lycée Chaptal 3 Table des matières Table des matières 1. Présentation d un résultat numérique................................ 4 1.1 Notations.........................................................

Plus en détail

Logiciel PICAXE Programming Editor

Logiciel PICAXE Programming Editor Logiciel PICAXE Programming Editor Notice réduite 1. Lancer le logiciel PICAXE Programming Editor (Vidéo : «Lancer le programme»). 2. Dessiner un diagramme (Vidéos : «Nouveau programme» et «Dessiner le

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours.

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours. Eo7 Fonctions de plusieurs variables Eercices de Jean-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-francefr * très facile ** facile *** difficulté moenne **** difficile ***** très difficile I

Plus en détail