Modèles Vectoriel Autorégressive(VAR) et à Correction d'Erreur(VEC): théorie et pratique sous eviews

[@statisticalmodelsforsocialscie]

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[@veguelabamba2692]

Bonjour, je vous remercie pour cette belle video. svp j'aimerais fais un nettoyage d'une série par l'extrapolation linéaire, et j'ai besoin de vos conseils. merci

[@medericamani4610]

j'aime bien. good job

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*merci beaucoup*

[@sekouarounasangare5217]

VV vb

[@NadineDZAOTianarivelo]

Bonjour, si les séries sont stationnaires en deuxième différenciation, on pourrait toujours faire l'estimation avec le modèle VECM ?

[@akiaalban7271]

Well done , great§

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*thanks*

[@sergekouadio6590]

Salut svp comment se fait la modélisation du modèle Favar bayesien

[@dominiquesarr2017]

si les variables ne sont pas intégrés de meme odre cad dans mon cas i(0) et i(1) et que l'on passe a un bouds test pour la cointégration et qu'il n'y a pas de relation de long terme doit t'on estimer un var ????

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*dans ce cas normalement c'est un ARDL*

[@dominiquesarr2017]

D’accord merci beaucoup Mr force à vous

[@statisticalmodelsforsocialscie]

@@dominiquesarr2017 *je vous en prie*

[@dodolafortune8176]

cool video thanks

[@hassankouadio7262]

Et si toutes les variables ne sont pas intégrées d'ordre 1 ? Qu'est-ce qu'on fait ?

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*il y a par exple le modèle ARDL lors que variables sont intégrées d'ordre 0 et 1*

[@hassankouadio7262]

@@statisticalmodelsforsocialscie Donc si à la base j'ai un modèle linéaire que je souhaitais estimer par les MCO et qu'après mes tests de stationnarité je me rends compte qu'elles soont pour certaines intégrées I(0) , I(1) ou I(2) alors , le modèle linéaire ne tient plus , le VECM non plus ? Je dois alors estimer le modèle ARDL comme vous l'avez fait ?

[@essohanamsimliwa3434]

bonsoir monsieur.est ce que je peux avoir les bases de donnees pour appliquer lexercice dont vous venz de faire merci beaucoup

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*d'accord dès que possible je le fais*

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*base transmise avec succès ,bonne utilisation*

[@AbdoulAzizPorgo]

Bonjour Monsieur, avant tout merci pour les enseignements que vous nous dispensez. Svp j'aimerai savoir que faire lorsqu'on appliqué le modèle ARDL et que les variables ne sont pas cointegrés entre elle, c'est à dire qu'on a une absence d'effet de long terme. Merci d'avance

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*lorsqu'il n'y a pas de cointegration on se limite au modèle ardl standard qui la relation de court terme*

[@AbdoulAzizPorgo]

@@statisticalmodelsforsocialscie ok merci monsieur. Excusez mais j'aimerai savoir si le fait que les erreurs ne suivent pas une loi normale pose un problème ?

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*biensur que la normalité c'est une hypothèse fondamentale*

[@AbdoulAzizPorgo]

@@statisticalmodelsforsocialscie ok merci beaucoup pour votre disponibilité et pour les réponses.

[@juvelbobe2810]

Bonjour, mais dans votre vidéo vous n’avez pas interprété les fonctions de réponses impulsionnels et la décomposition de la variance.

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*c'est vrai j'y reviendrais*

[@aissatacisse2748]

Merci pour ces éclaircissements Par contre j'aurais besoin de la base

[@aissatacisse2748]

[e-mail] Mon compte Merci d'avance

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*Je vous en prie*

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*ok dès que possible*

[@milannanda5884]

Bonsoir monsieur tout dabord felicitations pour votre brillant travail. Svp besoin de la base de donnees. Merci

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*ok merci beaucoup pour votre intérêt je vous envoie dans un instant*

[@statisticalmodelsforsocialscie]

*envoyez moi votre adresse mail*