SOMMAIRE

I Introduction
II Présentation Renault
III Présentation variables exogènes
IV Analyse de régression avec Excel 1) construction du modèle 2) Interprétation des résultats et prévisions A) Le coefficient de détermination R² B) Analyse de variance a) Validité du modèle R² b) Les coefficients de la variable, l’erreur type C) Analyse des résidus D) Prévisions
VI Conclusion

Introduction

Nous avions pour objectif de réaliser l’analyse d’une variable (thème économique ou financier) qui a une relation avérée avec plusieurs variables indépendante et d’en faire les prévisions. Notre travail consista donc dans un premier temps à choisir notre thème, la variable que nous souhaitions expliqués (Renault) et d’en trouver les variables dites « explicatives ». Pour cela nous avons effectué un travail de recherche et nous avons construit un modèle de régression linéaire multiple à l’aide d’Excel. Puis nous avons effectué différentes analyses de nos résultats, comme pour tout modèle, il est indispensable de se poser la question de savoir si le modèle construit est significatif. Si les variables exogènes sont suffisamment explicatives, si de nouvelles variables peuvent être retenues. Suite à ça notre modèle a été revu et corrigé, puis nous avons établie des prévisions quant à l’évolution du cours Renault.

III Présentation variables exogènes.

Nous avons choisi comme variables exogènes : * Peugeot (principal concurrent) * BNP Paribas (actionnaires) * Le cuivre (matière première) * L’aluminium (matière première) * Le pétrole (produit associé) * Le CAC 40 (cotation en bourse)

Nous avons récolté les données journalières des différents cours boursiers de ces variables du 10 Juillet 2009 au 20 Avril 2010. (cf annexe 1)

Voici les courbes des cours du CAC 40, du pétrole (brent) et de Peugeot. Selon notre modèle, ce sont les trois variables explicatives. Nous les avons sélectionnées car elles