Etude économétrique du secteur de fabrication des machines

Résumé du document

Il s'agit du secteur de la fabrication des machines. Situation juridique normale. La dernière
année avec comptes est 2004 et il s'agit des provinces de Limbourg et de Brabant flamand.

Faisant parti du secteur de la Fabrication, ce sous-secteur Fabrication de machines, comprend
les établissements dont l'activité principale consiste à fabriquer des machines industrielles et
commerciales. Ces établissements assemblent des pièces pour former des éléments, des sousensembles
et des machines complètes. Ils peuvent fabriquer eux-mêmes les pièces, au moyen
de procédés généraux de transformation des métaux ou encore les acheter.

Extraits

[...] Ici, on trouve un signe positif. Un argument souvent avancé pour expliquer le sens positif de cette relation est la diminution du risque de faillite du fait de la plus grande diversité d'activités au sein de plus grandes entreprises. Enfin, on remarque une relation faiblement positive entre la rentabilité de l'entreprise et son niveau d'endettement. Ce qui conteste la Pecking Order Theory qui appuie l'idée selon laquelle une entreprise fortement rentable a la capacité de s'autofinancer et suit donc la hiérarchie autofinancement endettement émission d'actions. [...]

[...] dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob (F-statistic) 9 L'hétéroscédasticité suppose que chaque observation possède une variance des termes d'erreur différente. Il existe différents tests pour détecter la présence de l'hétéroscédasticité tel que le test du Multiplicateur de Lagrange le test de Goldfeld-Quandt, le test de White. Dans le cadre de ce travail, nous allons opter pour le test de White, qui ne présuppose pas de connaissance a priori sur l'hétéroscédasticité. En fait, il s'agit d'un test LM sur des échantillons de taille importante supposant un choix particulier des variables mais il est indépendant de l'hypothèse de normalité. [...]

[...] Etude économétrique du secteur de fabrication des machines Table des matières 1. Introduction Description 1 Objectif 1 Présentation et évolution du secteur Analyse des tableaux Qualité globale d'ajustement 3 Etude des signes 5 Test de distribution de student 6 Test en t pour CROI2004 6 Test en t pour INV2004 6 Test en t pour ROA03 6 Test en t pour TAIL03 6 Test en t pour BFR03 Test de significativité globale du modèle 7 Test de présence d'hétéroscédasticité 8 Visualisation du graphique des carrés des résidus obtenus par OLS 8 Tableau du test d'hétéroscédasticité : test de White 8 Effet de l'hétéroscédasticité sur les tests d'hypothèses 10 Test de la présence d'autocorrélation sérielle d'ordre 1 Corrélation sérielle 10 Critères généraux de sélection de modèles Conclusion 12 Bibliographie Introduction 1.1 Description Il s'agit du secteur de la fabrication des machines. [...]

[...] Considérons les deux équations suivantes : (A)END04= β0 - β1BFR03 + β2 INV04+ β3 ROA03 - β4 CROI04+ β5 TAIL03 + µ σ²t = a0 - a1. BFR03 + a2. INV04 + a3. ROA03 -a4. CROI04 + a5. TAIL03 –a6BFR03²+ a7 INV04² TAIL03 + a8 ROA03²- a9 CROI04²+ a10 TAIL03² + a11 BFR03. INV04. [...]

[...] ROA03. Le principe du test est le suivant : Il faut estimer grâce à l'OLS et obtenir les estimations des coefficients. Il faut estimer les résidus û = END04 - β0 - β1BFR03 + β2 INV04+ β3 ROA03 - β4 CROI04+ β5 TAIL03 et les porter au carré. Après cela il faut régresser les résidus au carré par rapport à une constante, BFR03, INV04, ROA03, CROI04, TAIL03, BFR03²+ INV04², ROA03², CROI04², TAIL03², BFR03. INV04. ROA03. TAIL03. [...]