Monday 1
May 2006- par
Niant
Diverses Macros SAS
Au fil des ans, j’ai écrit un assez grand nombre de macros SAS, que ce soit dans le cadre de cours donnés à l’ENSAE et à l’ENSAI, ou plus simplement pour accomplir mon travail de statisticien-économiste. Certains de ces programmes pourront peut être vous aider et je les mets bien volontiers à votre disposition.
grandes catégories : celles liées à l’Analyse Exploratoire des Données (une branche de la Statistique malheureusement bien mal connue) et celles liées à l’Analyse des Séries Temporelles (mon travail de tous les (...)
Monday
1 May 2006- par
Niant
Processus aléatoires stationnaires et processus ARMA
Le but de ce chapitre est d’introduire la notion de processus temporel et plus particulièrement la classe des processus ARMA qui sont particulièrement utiles pour décrire le comportement des séries temporelles univariées.
Cette présentation suppose que l’on dé...nisse au préalable un certain nombre de notions essentielles à l’analyse des séries temporelles, et en particulier la notion de stationnarité. L’étude des séries temporelles suppose que l’on fasse au préalable un certain nombre de rappels en probabilité et en (...)
Monday
1 May 2006- par
Niant
Modèles dynamiques
Arellano et Bond furent les premiers en 1991, dans un article de la Review of Economic Studies, à proposer une extension de la Méthode des Moments Généralisés1 (MMG, ou Generalized Method of Moments, GMM), au cas des données de panels.
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Monday
1 May 2006- par
Niant
Identification des processus ARMA
La méthode d’identification de Box et Jenkins (1976) est fondée sur la comparaison des moments empiriques de la série considérée aux moments théoriques associés aux di¤érentes représentations potentielles. On se concentre ici sur les moments d’ordre deux résumés par la fonction d’autocorrélation (FAC) et la fonction d’autocorrélation partielle (FAP).
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