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Université de Bouaké Année universitaire 2017-2018 Licence 3 Sciences économiqu

Université de Bouaké Année universitaire 2017-2018 Licence 3 Sciences économiques DEVOIR D’ECONOMETRIE DES SERIES TEMPORELLES NB : Toutes les étapes d’un calcul doivent figurer sur la copie. Les ratures et les fautes d’orthographe seront sanctionnées. Les devoirs doivent être réalisés par groupes de 8 étudiants minimum et de 10 étudiants maximum. Ne pas écrire dans la marge. Les noms des membres du groupe doivent être écrits de façon très lisible, uniquement sur la première page, et par ordre alphabétique. Les copies doivent être rendues au plus tard le Samedi 6 octobre 2018 à 12h. Exercice 1 Les ventes trimestrielles d’un produit sont présentées dans le tableau ci-dessous : Trimestre 1 Trimestre 2 Trimestre 3 Trimestre 4 2013 12 14 10 31 2014 9 12 11 29 2015 11 14 12 30 2016 10 15 13 35 On note V la série des ventes et t le temps. On suppose que la série des ventes se décompose suivant un schéma additif, et on donnecov (2V ,3t )=67,2. Les résultats des calculs doivent être présentés avec trois décimales significatives. On définit : Sp=N∑ j ( x. j−x..) 2 et V p= Sp p−1, respectivement la somme des carrés et la variance période. SA=p∑ i (xi.−x..) 2 et V A= S A N−1, respectivement la somme des carrés et la variance année. SR=∑ i ∑ j (xij−xi.−x. j+x..) 2 et V R= SR (p−1) (N−1), respectivement la somme des carrés et la variance résiduelle. ST=Sp+SA+SR et V T= ST N × p−1, respectivement la somme des carrés et la variance totale. 1) Effectuer le test de détection de saisonnalité à partir de l’analyse de la variance. 1/2 On donne F(6,9) 0,05=3,37; F(3,9) 0,05=3,86; et F(3,6) 0,05=4,76. 2) Présenter la série des moyennes mobiles d’ordre 4. 3) Démontrer que cov (aX ,bY )=ab.cov (X ,Y ),où X et Y désignent des variables, a et b étant des constantes. 4) Si la série initiale est saisonnière, présenter dans un tableau la série désaisonnalisée par régression sur le temps (CVSR) et la série désaisonnalisée par les moyennes mobiles d’ordre 4 (CVS M 4). 5) Si la série initiale est saisonnière, mettre en évidence l’effet réducteur de la variance de la désaisonnalisation. Exercice 2 1) Donner un exemple (différent de ceux du cours) de chaque type de données statistiques. Montrer (à travers une illustration) le lien entre les différents types de données. 2) En quoi consiste la méthode des moindres carrés généralisés ? Comment ils permettent de régler le problème posé par la corrélation des termes d’une série temporelle ? 3) Expliquer la diminution considérable du coefficient de variation entre une série brute saisonnière et cette même série désaisonnalisée. 4) Expliquer pourquoi la non limitation de la mémoire d’un processus est un facteur défavorable au traitement des séries temporelles ? 5) Lorsqu’on applique la méthode de désaisonnalisation par les variables indicatrices, expliquer comment obtenir le dernier coefficient saisonnier. BONNE CHANCE 2/2 uploads/Marketing/ devoir-econometrie-st-l3-2017-2018.pdf