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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. Économétrie de la finance du senegal. 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. 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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2 et 2. COURS - Économétrie pour la Finance | cours scientifiques libres. 3) Sas, pour visualiser ces deux séries, on utilise le programme suivant (fichier): Charpentier (2002) distingue ainsi 8 principales propriétés que nous allons successivement aborder. Propriété 1 (Stationnarité) Les processus stochastiques p associés aux prix d'actif sont généralement non stationnaires au sens de la stationnarité du second ordre, tandis que les processus associés aux rendements sont compatibles avec la propriété de stationnarité au second ordre. ……… Si le lien ne fonctionne pas correctement, veuillez nous contacter (mentionner le lien dans votre message) Cours économétrie pour la finance estimation et prévisions (1. 16 MB) (Cours PDF)

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