L'audit financier€: historique, définition, objectif

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Chapitre V – Résultats de la recherche quantitative – Section 2 Figure 5-5 Représentation graphique des résidus (EQUIP) 3 Régression Résidu standardisé 2 1 0 -1 -2 -3 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 Régression Prévision standardisée Figure 5-6 Représentation graphique des résidus (I / P) 3 Régression Résidu standardisé 2 1 0 -1 -2 -3 -2 -1 0 1 2 3 Régression Prévision standardisée 269
Chapitre V – Résultats de la recherche quantitative – Section 2 Figure 5-7 Représentation graphique des résidus (I / S) 3 Régression Résidu standardisé 2 1 0 -1 -2 -3 -2 -1 0 1 2 3 Régression Prévision standardisée Sur l’ensemble de ces graphiques, il n’apparaît aucune configuration anormale. La répartition du nuage de points laisse voir que la valeur des résidus n’est pas liée à la valeur de la prédiction. Nous pouvons donc en conclure que nos résidus ne présentent pas d’hétéroscédasticité. Enfin, le dernier critère à vérifier lié aux caractéristiques des résidus consiste à s’assurer de l’absence d’autocorrélation des erreurs. Les statistiques d de Durbin-Watson relatives à nos analyses de régression sont présentées dans le tableau 5-28. Les valeurs sont le plus souvent proches de 2 et indiquent qu’il n’y a pas d’autocorrélation des résidus dans nos analyses. La valeur de NPROF est plus faible, mais reste au-dessus de la valeur minimale admise qui est de 1,65. Tableau 5-28 Diagnostic d’autocorrélation : statistique de Durbin-Watson Variable RQA NPROF EQUIP I / P I / S d de Durbin- Watson 2,015 1,664 2,078 2,004 2,007 270
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