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LLaa moonnnnaai iiee uunni iiqquuee eeuur rooppééeennnnee. .. TToomee I IIVV PPhhi iil lli iippppee J JJoouur rddoonn / / 11880055 masse monétaire Allemande 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 1909 1911 1913 1915 1917 1919 1918 1920 1923 1925 1927 1929 1931 1933 1935 1937 1939 1941 années masse monétaire Allemande
La masse monétaire suit-elle une courbe logistique ? Pour l’Allemagne, de 1870 à 1940 : (si tu as le temps) : chiffres, fichier DieJou 11, Feuille 2, Page 2 de 1870 à 1917 ; chiffres, fichier DieJou 11, Feuille 3, Page 2 de 1918 à 1944 1400000 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 LLaa moonnnnaai iiee uunni iiqquuee eeuur rooppééeennnnee. .. M1 On retrouve à nouveau le même type de graphique, où l’ajustement polynômial semble le plus adapté. De plus le modèle logistique est impossible à estimer. Dependent Variable: M1 Method: Least Squares Date: 09/12/06 Time: 09:38 Sample: 1873 1944 Included observations: 72 M1=C(1)+C(2)*@TREND+C(3)*@TREND^2+C(4)*@TREND^3+C(5) *@TREND^4 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 23649.93 83710.13 0.282522 0.7784 C(2) -6168.608 16579.64 -0.372059 0.7110 C(3) 290.8135 959.2662 0.303162 0.7627 C(4) -2.906839 20.36800 -0.142716 0.8869 C(5) -0.001188 0.142284 -0.008350 0.9934 R-squared 0.040596 Mean dependent var 26842.89 Adjusted R-squared -0.016681 S.D. dependent var 152785.2 S.E. of regression 154054.3 Akaike info criterion 26.79491 Sum squared resid 1.59E+12 Schwarz criterion 26.95301 Log likelihood -959.6169 Durbin-Watson stat 1.919101 Le R² est ici très faible, donc on ne peut accepter le modèle polynômial. TToomee IIVV I PPhhi iil lli iippppee JJoouur J rddoonn / 11880066
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