181 resultados para Tunisie
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Sur le plan conceptuel, un consensus s’est dégagé depuis quelques années arguant que la pauvreté est un phénomène multidimensionnel. Vu que, la pauvreté en Tunisie est traitée dans la plupart des rapports suivant une approche monétaire et que cette dernière témoigne d'une diminution très appréciable de la pauvreté, nous élargissons la notion de la pauvreté en adoptant une approche multidimensionnelle et en se référant, dans un premier temps, aux réalisations du pays en termes de satisfaction aux Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD). En second lieu, nous procédons, en utilisant la méthode ACP, au calcul d’un indice composite de bien-être pour chaque gouvernorat. Les résultats dégagés à partir de la construction dudit indice montrent une forte disparité entre les régions et une persistance de la pauvreté dans nombre de gouvernorats. Une analyse plus approfondie au niveau de chaque gouvernorat caractérisé comme pauvre nous a permis de localiser, avec précision, les poches de pauvreté persistantes.
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L’approche neuronale a occupé l’intérêt d’un grand nombre de chercheurs pour l’analyse et la prévision des séries temporelles dans divers domaines. Dans ce papier, nous étudions la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) de type « perceptrons multicouches » pour prévoir le taux d’inflation en Tunisie. Nous essayons de trouver une meilleure technique de prévision de l’inflation en comparant les résultats obtenus par les RNA par rapport à ceux fournis par les modèles autorégressifs linéaires (AR) et par le modèle de prévision « naïve ». La comparaison est effectuée sur la base du critère de la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne (root-mean-square error : RMSE) et sur le taux d’amélioration de ce dernier (évalué par rapport à la marche aléatoire). Les résultats trouvés ont montré la supériorité des RNA qui permettent de mieux retracer l’évolution de la série et offrent une meilleure performance en termes de pouvoir prédictif du taux d’inflation en Tunisie.
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Pós-graduação em Televisão Digital: Informação e Conhecimento - FAAC
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par D. Cazès
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par Jacques Chalom. Préface de Maurice Colin
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"Tunisie (800 000e) Flle Nord" -- "Tunisie (800 000e) Flle Sud".
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Mode of access: Internet.