Analyse de la fluctuation de l indice de la production industrielle: Cet ouvrage présente une approche non classique dans le traitement des chroniques via les prédicteurs du noyau (Paperback)
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Language: French Brand New Book ***** Print on Demand *****.Ce travail explore la dynamique de la fluctuation de l?indice de la production industrielle (IPI) au Cameroun à l?aide de données trimestrielles pour la période du 1er trimestre 1999 au 4ème trimestre 2013. Nous utilisons trois approches pour modéliser SA fluctuation. Afin de comparer la qualité de prévisions de chaque approche, on évaluait à chaque fois les critères MAPE et RMSE avec des prévisions de l?IPI pour les années 2012-2013, à partir des observations de 1999-2011. Après un bref rappel sur la notion d?indice synthétique en économétrie, on utilise l?analyse spectrale pour analyser la fluctuation à court terme et Boy-Ballot pour estimer la tendance de nos données. Les résidus qui en découlent sont modélisés pour faire des prévisions. La deuxième approche effectue une modélisation ARMA par la méthode de Box-Jenkins. La troisième elle, effectue des prévisions non paramétriques par prédicteur du noyau à partir d?un processus stationnaire et ergodique. Après avoir effectué les prévisions pour la période de 2014 à 2015, on termine en présentant comme meilleure, la méthode qui minimise les critères MAPE et RMSE.

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Ce travail explore la dynamique de la fluctuation de l'indice de la production industrielle (IPI) au Cameroun à l'aide de données trimestrielles pour la période du 1er trimestre 1999 au 4ème trimestre 2013. Nous utilisons trois approches pour modéliser SA fluctuation. Afin de comparer la qualité de prévisions de chaque approche, on évaluait à chaque fois les critères MAPE et RMSE avec des prévisions de l'IPI pour les années 2012-2013, à partir des observations de 1999-2011. Après un bref rappel sur la notion d'indice synthétique en économétrie, on utilise l'analyse spectrale pour analyser la fluctuation à court terme et Boy-Ballot pour estimer la tendance de nos données. Les résidus qui en découlent sont modélisés pour faire des prévisions. La deuxième approche effectue une modélisation ARMA par la méthode de Box-Jenkins. La troisième elle, effectue des prévisions non paramétriques par prédicteur du noyau à partir d'un processus stationnaire et ergodique. Après avoir effectué les prévisions pour la période de 2014 à 2015, on termine en présentant comme meilleure, la méthode qui minimise les critères MAPE et RMSE.2016. 112 S. 220 mmVersandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.

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Analyse de la fluctuation de l`indice de la production industrielle: Ce travail explore la dynamique de la fluctuation de l`indice de la production industrielle (IPI) au Cameroun à l`aide de données trimestrielles pour la période du 1er trimestre 1999 au 4ème trimestre 2013. Nous utilisons trois approches pour modéliser SA fluctuation. Afin de comparer la qualité de prévisions de chaque approche, on évaluait à chaque fois les critères MAPE et RMSE avec des prévisions de l`IPI pour les années 2012-2013, à partir des observations de 1999-2011. Après un bref rappel sur la notion d`indice synthétique en économétrie, on utilise l`analyse spectrale pour analyser la fluctuation à court terme et Boy-Ballot pour estimer la tendance de nos données. Les résidus qui en découlent sont modélisés pour faire des prévisions. La deuxième approche effectue une modélisation ARMA par la méthode de Box-Jenkins. La troisième elle, effectue des prévisions non paramétriques par prédicteur du noyau à partir d`un processus stationnaire et ergodique. Après avoir effectué les prévisions pour la période de 2014 à 2015, on termine en présentant comme meilleure, la méthode qui minimise les critères MAPE et RMSE. Taschenbuch.

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This item is printed on demand - Print on Demand Neuware - Ce travail explore la dynamique de la fluctuation de l'indice de la production industrielle (IPI) au Cameroun à l'aide de données trimestrielles pour la période du 1er trimestre 1999 au 4ème trimestre 2013. Nous utilisons trois approches pour modéliser SA fluctuation. Afin de comparer la qualité de prévisions de chaque approche, on évaluait à chaque fois les critères MAPE et RMSE avec des prévisions de l'IPI pour les années 2012-2013, à partir des observations de 1999-2011. Après un bref rappel sur la notion d'indice synthétique en économétrie, on utilise l'analyse spectrale pour analyser la fluctuation à court terme et Boy-Ballot pour estimer la tendance de nos données. Les résidus qui en découlent sont modélisés pour faire des prévisions. La deuxième approche effectue une modélisation ARMA par la méthode de Box-Jenkins. La troisième elle, effectue des prévisions non paramétriques par prédicteur du noyau à partir d'un processus stationnaire et ergodique. Après avoir effectué les prévisions pour la période de 2014 à 2015, on termine en présentant comme meilleure, la méthode qui minimise les critères MAPE et RMSE. 112 pp. Französisch.

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