Économétrie De La Finance Islamique Au Maroc – Barbecue Professionnel Charbon De Bois

1447 mots 6 pages ROYAUME DU MAROC PREMIER MINISTRE HAUT COMMISSARIAT AU PLAN INSTITUT NATIONAL DE STATISTIQUE ET D'ECONOMIE APPLIQUEE INSEA Projet d'économétrie de la finance Synthèse de l'article 8 sous le thème: Book-to-Market and size as determinants of return in small illiquid markets: The New Zealand Case. Réalisé par: Asmaa BOUARAFA Option: Economie Appliquée Sous les directions de: Mr Achy INSEA 2008/2009 La validité du modèle CAPM développé par Sharpes, Linter et Black était le sujet de plusieurs débats avant que Fama et Frensh introduisaient deux nouvelles variables qui représentaient les anomalies du marché, ces variables s'intitulent la taille de l'entreprise et le ratio « Book-to-Market » et permettent d'expliquer d'une façon plus claire les variations des rendements. L'introduction de ses deux variables permet aux investisseurs de construire des stratégies de placement, c'est sur cette base que Bryan, Eleswarapa, Van et Petter constatent la présence de l'effet du ratio « Book-to-Market » à la nouvelle Zélande, ainsi les résultats élaborés par les théoriciens montrent une relation positive entre le ratio « Book-to-Market » et les rendements futurs.

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Distribution, fonction de répartition et densité Ces moments n'apportent cependant qu'une information partielle sur les distributions des variables aléatoires. Celles ci sont complement définies par la distributions de probabilités. On ne revient pas ici sur les probabilités attachées à des univers fini(casdiscret): il ne sera ici question uniquement des univers infini dénombrables. Les distributions de variables aléatoires dans ce cadre sont approchées par la fonction de répartition et la densité des distributions. Définition 1. 1. 10 (Fonction de répartition). Soit X une variable aléatoire définie sur l'espace probabilisé (Ω, A, P). La fonction de répartition notée F de cette variable aléatoire X est la fonction de R dans R définie par: ∀a ∈ R, F(a) = P(X ≤ a) Une fonction de répartition a les caractéristiques suivantes: 1. Économétrie de la finance publique. F est monotone croissante sur R. 2. F est une fonction continue à droite en tout point de R. 3. limx→−∞F(x) = 0 et limx→∞F(x) = 1 Définition 1. 11. Une fonction f est une densité de probabilité si et seulement si elle possède les trois propriétés suivantes: 1. f est positive sur R. f est continue sur R, sauf peut ˆetre sur un ensemble fini de points D. R∞ −∞ f(x)dx = 1.

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Mesures de risques, simulations, analyse des liens entre différents indicateurs, prévisions - les situations où nous sommes amenés à analyser des données statistiques pour construire des modèles et en tirer des conclusions sont très nombreuses. Cette formation s'adresse aux professionnels de la finance qui ne sont pas statisticiens- économètres de formation mais qui, dans leurs missions, ont besoin d'acquérir des compétences pratiques dans ce domaine. Construite autour des applications pratiques, cette formation expose les méthodes économétriques en limitant au strict nécessaire la présentation des bases théoriques.

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Professionnels de la finance de marché concernés par l'analyse des séries financières Analystes financiers Prérequis Notions en statistiques et en finance Parmi les intervenants Amine LOUTIA Docteur en Finance Paris 1 Panthéon Sorbonne Enseignant-chercheur à l'ESLSCA

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Ta ble des matières Chapitre 1 Introduction Chapitre 2 Analyses historiques des rentabilités Chapitre 3 Performances de portefeuilles Chapitre 4 MEDAF et tests d'efficience Chapitre 5 Gestion contraintes et comportements individuels Chapitre 6 Modèles à facteurs et principe d'arbitrage Chapitre 7 Taux d'intérêt Chapitre 8 Produits dérivés Chapitre 9 Couverture Chapitre 10 Données de cotation Index

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. Econométrie pour les métiers de la finance et des risques par RENAISSANCE FINANCE - Kelformation. 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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