Child malnutrition is serious health, socioeconomic and demographic problems in Ethiopia. The objective of this study was to investigate the determinants for childhood malnutrition in Ethiopia. We used the 2016 Ethiopian Demographic and Health Survey data. Quantile regression model with particular emphasis on the 10th, 25th, 50th, 75th and 90th percentiles were used to identify the risk factors of malnutrition at a more comprehensive spectrum. The results show that the child's age, sex, preceding birth interval, birth order, breast feeding, mother's body mass index, use of internet mother's education level, types of toilet and region are all significant factors related with childhood malnutrition in Ethiopia.

La malnutrition infantile est un sérieux problème socioéconomique et démographique et de santé en Ethiopie. L'objectif de cette étude est d'étudier les facteurs déterminants de la malnutrition infantile en Ethiopie. Nous avons utilisé les données de l'enquête démographique et de santé éthiopienne de 2016. La méthodologie de régression quantile est utilisée avec un accent particulier sur les 10e, 25e, 50e, 75e et 90e centiles pour identifier les facteurs de risque de malnutrition sur un spectre plus complet. Les résultats montrent que les facteurs suivants se sont révélés déterminants : l'âge, le sexe, l'intervalle de naissance précédent, l'ordre de naissance, l'allaitement maternel, l'indice de masse corporelle de la mère, l'utilisation du niveau d'instruction de la mère, son acces à Internet, les types de toilettes et la région.

Swindling in prices of comestible cereal crops positively or negatively has effect on incomes and earnings, because they are the most consumable farm harvests. The instability in prices of cereal crops undoubtedly affects consumers' demands and purchasing power; producers' profitability margin. The higher their prices, the more profit accrued by farmers and the panicky effect on both domestic markets and international prices, especially to depending countries. Due to this, the Price Ordered Probit model was considered due to its ability to measure price changes of commodities. We estimated the parameters embedded in the Price Ordered Probit model via Generalized Linear Method, thereafter disintegrated the model into three components with associated estimated parameters for adequate measurement of unsteadiness in prices. The model was subjected to ten (10) instability prices of cereal crops; maize, rice, sorghum, millet, cowpea, groundnut, beans, wheat, and cassava collected from the Department of Food and Strategic Reserve, in Kano State, Nigeria. It was unveiled that the probabilities of changes in prices of rice, maize, sorghum and millet due to dependent increment in the previous years are 0.83 (83 %), 0.30 (30 %), 0.35 (35 %) and 0.45 (45 %) respectively. Whereas, the likelihoods of the monthly increment in changing of prices due to subsequent prices of g-corn, cowpea, groundnut, beans, wheat and cassava are 0.382 (38.2 %), 0.851 (85.1 %), 0.450 (45 %), 0.471 (47.1 %), 0.123 (12.3 %) and 0.670 (67 %) respectively.

La hausse des prix des cultures céréalières comestibles impacte positivement ou négativement les revenus des fermiers produisant les ceréales de maïs, de riz, de sorgho, de mil, de niébé, d'arachide, de haricots, de blé et de manioc, principalement et la demande des consommateurs. Afin de mesurer cet impact, le modèle Probed Price Ordered a été utilisé, comme outil de modèle linéaire généralisé. Les données issues du ministère approprié de l'état de Kano (Nigéria) ont été utilisées. Ensuite, le modèle a été soumis à dix (10) instabilités des prix de ces cultures céréalières. Il a été prouvé que les probabilités de variations des prix du riz, du maïs, du sorgho et du mil dues à l'augmentation des prix dans les années précédentes sont de 0,83 (83 %), 0,30 (30 %), 0,35 (35 %) et 0,45 (45 %) respectivement. Alors que la vraisemblance des augmentations mensuelles des ces prix, mesurées en probabilités, pour les cerales maïs, niébé, arachide, haricots, blé et manioc sont de 0,382 (38,2 %), 0,851 (85,1 %), 0,450 (45 %), 0,471 (47,1 %), 0,123 (12,3 %) et 0,670 (67 %) respectivement.

The relationship between different international stock markets is of importance for both financial practitioners and academicians in order to manage risks. Especially after the financial crisis, the pronounced financial contagion draws the public attention to look into such associations. However, measuring and modelling dependence structure becomes complicated when asset returns present non-linear, non-Gaussian and dynamic features. This paper examines the time-varying conditional correlations to the weekly exchange rate returns for the USD, EURO and GBP against the Gambian Dalasi (GMD) during the period 2000 to 2017. We use a dynamic conditional correlation (DCC) multivariate GARCH model. This model can be simplified by estimating univariate GARCH models for each return series, and then, using transformed residuals resulting from the first stage, estimating a conditional correlation estimator. DCC-GARCH model was implemented for two different assumptions of the error distribution; assuming Gaussian and Student t-distribution. Empirical results show substantial evidence of significant increase in conditional correlation. It is also clean that, the Student t-distributed errors better forecast the conditional correlation.

L'évaluation des interactions entre différents marchés financiers est d'une importance particulière en gestion de risque aussi bien pour les chercheurs que pour les praticiens de la finance de marché. En effet, après une crise financière, à cause de léffet contagion, cette association est particulièrement étudiée. Cependant, la non-linéarité et les queues épaisses généralement observées sur les séries de rendements financiers rendent la modélisation de cette structure de dépendance très compliquée. Dans ce papier, nous examinerons les corrélations conditionnelles dynamiques sur les rendements de taux de change hebdomadaires USD/Gambian Dalasi (GMD), EURO/GMD, et GBP/GMD sur la période allant de 2000 à 2017. Nous utiliserons un modèle GARCH multivarié à corrélations conditionnelles dynamiques. Léstimation du modèle peut se faire en deux étapes : d'abord estimer un modèle GARCH univarié sur chaque série, puis estimer la corrélation conditionnelle ur les résidus. Une application du modèle avec bruit Gaussien et Student-t est considérée. Les résultats ont mis en évidence une significativité substantielle de la corrélation conditionnelle. En terme de prévision, le modèle avec bruit student-t est plus performant.

As the first paper of a series of exploratory analysis and statistical investigation works on the Gambian GABECE data based on a variety of statistical tools, we wish to begin with a thorough unsupervised learning process through descriptive and exploratory methods. This will lead to a variety of discoveries and hypotheses that will direct future research works related to this data.

Cet article est le premier d'une séries d'études statistiques sur les données gambiennes relatives aux résultats de fin d'études primaires. La base de données, nommée GABECE, est relativement grande avec 127 650 cas et sept variables. Nous préparons les futures études statistiques sophistiquées en procédant ici à une description assez large que possible de la base, à l'extraction des sous-variables d'études, à une étude exploratoire statistique et enfin à un apprentissage statistique non-supervisé. Les constatations empiriques aideront à postuler des hypothèses et orienteront les futures recherches statistiques.

In this paper we want to find a statistical rule that assigns a passing or failing grade to students who undertook at least three exams out of four in a national exam, instead of completely dismissing them. While it is cruel to declare them as failing, especially if the reason for their absence it not intentional, they should have demonstrated enough merit in the three exams taken to deserve a chance to be declared passing. We use a special classification method and nearest neighbors methods based on the average grade and on the most modal grade to build a statistical rule in a supervised learning process. The study is built on the national GABECE educational data which is a considerable data covering seven years and all the six regions of the Gambia.

Dans cet article, nous voulons trouver une règle statistique qui attribue une note de réussite ou d'échec aux étudiants qui ont passé au moins trois examens sur quatre dans un examen national, au lieu de les rejeter complètement. S'il est cruel de les recaler sans aucune autre chance, surtout si la raison de leur absence n'est pas intentionnelle, ils doivent aussi démontrer suffisamment de mérite dans les trois examens passés pour mériter une chance d'être déclarés réussis. Nous utilisons une méthode de classification spéciale et des méthodes de voisins les plus proches basées sur la note moyenne et la note la plus fréquente pour construire une règle statistique de repêchage dans un processus d'apprentissage supervisé. L'étude est basée sur les données gambiennes relatives aux resultats de fin d'étude primaires. Ces données ont été recueillies sur six régions entre 2012 et 2017.

This paper uses data from 10 countries of the African franc zone from 1996 to 2017, to gauge the effect of external debt on industrialization in the presence of non-linearity. Our analyzes are done based on two aspects. Firstly, using a Panel Smooth Transition Regression (PSTR), our results show that there is a non-linear relationship between external debt and industrialization in the African franc zone, which depends on the level of the external debt stock, the threshold is $58.91%$ of GDP. While before this threshold, external debt has no direct effect on industrialization, after this threshold it is harmful to it. Secondly, an analysis in two periods (1996-2006 and 2007-2017) by the GLS and SUR methods shows that before 2006, the external debt was an asset for industrialization but after, it gave way to domestic credit. Thus, the external debt has become obsolete after reaching the completion point of the HIPC initiative, and would be a danger for the industrialization of the franc zone in the event of excess.

Ce travail utilise les données de 10 pays de la zone franc africaine sur la période 1996-2017, pour jauger l'effet de la dette extérieure sur l'industrialisation en présence de non linéarité. En utilisant un modèle de panel à transition souple (PSTR), nos résultats montrent qu'il existe une relation non linéaire entre la dette extérieure et l'industrialisation en zone franc africaine, qui dépend du niveau du stock de dette extérieure dont le seuil est de 58.91% du PIB. Alors qu'avant ce seuil, la dette extérieure n'ait pas d'effets sur l'industrialisation, après ce seuil elle lui est nuisible.

In this study, we develop Three Markov models which are continuous time-homogeneous Model, time piecewise constant intensities Markov model and semi-Markov model with Weibull distribution as the waiting time distribution to evaluate malaria serology evolution. We consider two-state model describing antibody reactivity defined by immunologists. We discuss in detail the application of these models to identify relationships between malaria control program and serological measurements of malaria transmission.

Dans cette ètude, nous développons trois modèles markoviens qui sont des modèles continus homogènes dans le temps, des modèles de Markov à intensité constante par morceaux de temps et des modèles semi-Markov avec distribution de Weibull comme distribution du temps d'attente pour évaluer l'évolution sérologique du paludisme. Nous considérons un modèle à deux états décrivant les réactivités des anticorps définies par les immunologistes. Nous discutons en détail de l'application de ces modèles pour identifier les relations entre le programme de lutte contre le paludisme et les mesures sérologiques de la transmission du paludisme.

The aim of this study was to predict the Jatropha curcas plant yield through an Artificial Neural Network (ANN) Multi-Layer Perceptron (MLP) model. The predictive ability of the developed model was tested against the Multiple Linear Regression (MLR) using performance indexes. According to the performance indexes the use of ANN-MLP model improved Jatropha curcas plant yield prediction comparatively to MLR model.

L'objectif de cette étude est de prédire le rendement de la plante Jatropha curcas avec un modèle de réseau de neurones artificiels (ANN) perceptron multicouches (MLP). La capacité prédictive du modèle développé est testée par rapport à la régression linéaire multiple (MLR) en utilisant des indices de performance. Selon les indices de performance, l'utilisation du modèle ANN-MLP améliore la prédiction de rendement de Jatropha curcas comparativement au modèle MLR.