Cours d'économétrie

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Cours d'économétrie de 80 pages

Extraits

[...] Olds Cougar ColtCarloElectra510 St. Regis ChampVWVolvo 260 Dodge Olds Buick CenturyCutlass CutlMonteCar Datsun Pont.Olds Honda Accord Peugeot Eldorado Ford Olds 98 AMCDodge Diplomat Pont.XR-7RenaultFiatBuick 210Corona Cad. Buick Riviera Versailles Pacer Buick Regal Olds Buick LeSabre Ford Mustang Deville Linc. V Cad. Plym. Arrow Plym. Volare Le Mazda Chev. SubaruStradaHorizon Grand Prix Audi Fox Olds 88 Mans Impala Le ToyotaFiesta Merc. Zephyr Catalina Supr Plym. AMC Spirit Delta Pont.Olds Chev. [...]

[...] Les valeurs propres Calculons d'abord les valeurs propres λi (eigenvalues) de la matrice X'X. En cas de dépendance linéaire entre les variables, les valeurs propres de tous les différents vecteurs propres différeront beaucoup l'un de l'autre. Posons pour la variable Condition Index I = sqrt (λmax/λi). La valeur maximale est donc appelée Condition Number. Si la racine carrée de k est beaucoup plus grande que (approximativement) 30, cela peut être, selon beaucoup d'auteurs, un signe de multicollinéarité grave Déterminants Quand la matrice X'X contient des colonnes ou des lignes qui sont linéairement dépendante les unes des autres, elle est singulière (on ne peut pas l'inverser donc). [...]

[...] Notons que nous ne faisons pas encore d'hypothèses sur a forme fonctionnelle de la distribution de u Définition des estimateurs de moindres carrés ordinaires (MCO) 5 Cour s Econométrie I DESS-ASAD 2.2 Géométrie des MCO KOUAKOU Jean Arnaud ENSEA 2.3 Propriétés algébriques de l'estimateur des MCO 6 Cour s Econométrie I DESS-ASAD KOUAKOU Jean Arnaud ENSEA 2.4 Propriétés Statistiques de l'estimateur MCO Proposition Proposition 2.5 ˆ Optimalité de bMCO Théorème Cour s Econométrie I DESS-ASAD KOUAKOU Jean Arnaud ENSEA Cour s Econométrie I DESS-ASAD KOUAKOU Jean Arnaud ENSEA Cour s Econométrie I DESS-ASAD KOUAKOU Jean Arnaud ENSEA Définition Dans un modèle sans terme constant, la somme des résidus n'est pas nécessairement nulle et la décomposition précédente (SCT = SCE +SCT) n'est donc plu valable. Le R2 précédent n'est donc pas nécessairement compris entre 0 et 1. [...]

[...] ksmirnov x1, by(x2) x2 doit alors comporter 2 variables . ksmirnov by (foreign) Two-sample Kolmogorov-Smirnov test for equality of distribution functions: Smaller group D P-value Corrected Foreign: - Combined II-5 TEST d'ANDERSON-DARLING Le test d'Anderson-Darling (Stephens, 1974) est employé pour examiner si un échantillon de données provient d'une population avec une distribution spécifique. C'est une modification du test de Kolmogorov-Smirnov et donne plus de poids aux extrémités du test de K-S. Le test de K-S est distribué librement dans le sens que les valeurs critiques ne dépendent pas de la distribution spécifique étant examinée. [...]

[...] En dépit de ces avantages, le test de K-S a plusieurs limites importantes : 1. Il s'applique seulement aux distributions continues Il tend à être plus sensible proche du centre de la distribution qu'aux extrémités Peut-être la limitation la plus sérieuse est que la distribution doit être entièrement indiquée. C'est-à-dire, si les paramètres sont estimés à partir des données, la région critique du test de K-S n'est plus valide. Celle-ci est déterminée par simulation. En raison des limites 2 et 3 ci-dessus, beaucoup d'analystes préfèrent employer le test d'adéquation d'Anderson-Darling. [...]