L3 économie et gestion, économétrie, Autriche, régression, qualité de la régression, indice de production industrielle, chômage, inflation, variable explicative, variable endogène, homoscédasticité
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Résumé du document
Ce travail économétrique se penche sur les données économiques de l'Autriche.
Le tableur regroupant les données de l'énoncé sera fourni sur demande par le service client.
Sommaire
Tracer les graphes des différentes séries (en insérant les titres, légendes, noms des axes). Analyser économiquement les évolutions observées. Présenter les statistiques descriptives pour chaque variable
Calculer toutes les séries en variations relatives ((xt-xt-1)/xt-1)
Réaliser la régression de la variation de la variable endogène sur les autres variables en variations (variables explicatives)
Tester la nullité de tous les coefficients du modèle en dehors du terme constant
Tester la significativité des variables explicatives une par une. Comment traiter les variables non significatives ? Commenter la qualité de la régression
Tester la normalité des résidus
Multiplier une variable explicative significative par 10. Comment évoluent les coefficients des différentes variables explicatives dans la régression ? Comment évolue la qualité de la régression ? Conclusion ?
Multiplier la variable endogène par 10. Comment évoluent les coefficients des différentes variables explicatives dans la régression ? Comment évolue la qualité de la régression ? Conclusion ?
Sur la régression initiale (de la question 5) retenue, tester l'absence d'autocorrélation des résidus. Conclusion ? D'où peut venir une autocorrélation des résidus ?
Tracer le graphe des résidus avec l'intervalle de confiance associé. Commenter
Créer une variable indicatrice afin de modéliser le résidu le plus grand (positif ou négatif). Introduire cette variable indicatrice dans la régression. Le point à la date retenue était-il aberrant ?
Réaliser un test d'homoscédasticité. Conclure
Ajouter la variable endogène retardée d'une période parmi les variables explicatives (modèle dynamique autorégressif). Commenter la régression (t de Student, R², test d'autocorrélation, ...)
Ajouter des retards des variables explicatives dans la régression (modèle dynamique à retards échelonnés). Comment évolue la régression en termes qualitatifs ?
Si nécessaire, réaliser un test de stabilité des coefficients.
Quel modèle est finalement retenu ? Conclure sur le modèle avec une interprétation économique de vos résultats. Les résultats obtenus sont-ils cohérents avec vos a priori du début de l'étude concernant les relations entre les variables ?
Tracer les graphes des différentes séries (en insérant les titres, légendes, noms des axes). Analyser économiquement les évolutions observées. Présenter les statistiques descriptives pour chaque variable
Calculer toutes les séries en variations relatives ((xt-xt-1)/xt-1)
Réaliser la régression de la variation de la variable endogène sur les autres variables en variations (variables explicatives)
Tester la nullité de tous les coefficients du modèle en dehors du terme constant
Tester la significativité des variables explicatives une par une. Comment traiter les variables non significatives ? Commenter la qualité de la régression
Tester la normalité des résidus
Multiplier une variable explicative significative par 10. Comment évoluent les coefficients des différentes variables explicatives dans la régression ? Comment évolue la qualité de la régression ? Conclusion ?
Multiplier la variable endogène par 10. Comment évoluent les coefficients des différentes variables explicatives dans la régression ? Comment évolue la qualité de la régression ? Conclusion ?
Sur la régression initiale (de la question 5) retenue, tester l'absence d'autocorrélation des résidus. Conclusion ? D'où peut venir une autocorrélation des résidus ?
Tracer le graphe des résidus avec l'intervalle de confiance associé. Commenter
Créer une variable indicatrice afin de modéliser le résidu le plus grand (positif ou négatif). Introduire cette variable indicatrice dans la régression. Le point à la date retenue était-il aberrant ?
Réaliser un test d'homoscédasticité. Conclure
Ajouter la variable endogène retardée d'une période parmi les variables explicatives (modèle dynamique autorégressif). Commenter la régression (t de Student, R², test d'autocorrélation, ...)
Ajouter des retards des variables explicatives dans la régression (modèle dynamique à retards échelonnés). Comment évolue la régression en termes qualitatifs ?
Si nécessaire, réaliser un test de stabilité des coefficients.
Quel modèle est finalement retenu ? Conclure sur le modèle avec une interprétation économique de vos résultats. Les résultats obtenus sont-ils cohérents avec vos a priori du début de l'étude concernant les relations entre les variables ?
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Extraits
[...] Introduire cette variable indicatrice dans la régression. Le point à la date retenue était-il aberrant ? La régression avec une variable indicatrice pour les valeurs de résidu les plus élevées (en valeur absolue) ne change pas les résultats. 12) Réaliser un test d'homoscédasticité. Conclure On mène un test Breusch-Pagan, qui donne une statistique 30,21 et une valeur inférieure à 1%. On rejette l'hypothèse nulle de l'homoscédasticité des résidus. 13) Ajouter la variable endogène retardée d'une période parmi les variables explicatives (modèle dynamique autorégressif). [...]
[...] Statistiques descriptives des variables en croissance : IP UNEMP CPI LRATE Min. :-15.132 Min. :-28.7682 Min. :-0.2792 Min. :-219.550 1st Qu.: 1.491 1st Qu.: -7.5986 1st Qu.: 1.1657 1st Qu.: -21.217 Median : 3.563 Median : 2.0203 Median : 1.7504 Median : -7.719 Mean : 3.191 Mean : 0.7933 Mean : 1.7790 Mean : -11.466 3rd Qu.: 6.018 3rd Qu.: 7.5986 3rd Qu.: 2.2874 3rd Qu.: 6.366 Max. : 12.196 Max. : 36.9747 Max. : 3.7847 Max. : 173.592 SRATE SHAREPRICE CONSUMER XRATE Min. [...]
[...] On obtient une W-statistique de 0.993 et une p-valeur de 0.4056. En utilisant un seuil de on observe que notre p-valeur est supérieure. On ne rejette pas l'hypothèse nulle que la distribution des résidus suit une loi normale. Multiplier une variable explicative significative par 10. Comment évoluent les coefficients des différentes variables explicatives dans la régression ? Comment évolue la qualité de la régression ? Conclusion ? En multipliant la variable endogène par 10, les coefficients estimés des variables explicatives sont également multipliés par 10. L'interprétation ne change pas. [...]
[...] :-94.666 Min. :-5050.00 Min. :-23.1224 1st Qu.: -30.892 1st Qu.: -4.279 1st Qu.: -162.59 1st Qu.: -6.4844 Median : 0.173 Median : 6.236 Median : -69.44 Median : 0.1479 Mean : -2.455 Mean : 4.980 Mean : -78.75 Mean : 0.8394 3rd Qu.: 28.962 3rd Qu.: 19.918 3rd Qu.: 18.64 3rd Qu.: 8.8667 Max. : 2373.077 Max. : 46.422 Max. : 7950.00 Max. : 24.5586 Calculer toutes les séries en variations relatives Tableau feuille 'CROISSANCE' Réaliser la régression de la variation de la variable endogène sur les autres variables en variations (variables explicatives) La régression de l'indice de production industrielle sur le chômage, l'inflation, les taux longs et courts, le prix des actions, l'indice de confiance des consommateurs ainsi que le taux de change ; IP = UNEMP + CPI + LRATE + SRATE + SHAREPRICE + CONSUMER + XRATE Coefficients: Estimate Std. [...]
[...] Comment traiter les variables non significatives ? Commenter la qualité de la régression Comme on peut le voir sur le tableau ci-dessus, les coefficients d'inflation, des taux (longs et courts) ainsi que l'indice de confiance des consommateurs ne sont pas statistiquement significatifs, car leurs valeurs de Student sont faibles. Une manière de traiter ces variables et de les retirer de la régression, ou encore de les mettre en retard d'une période afin de capturer des effets dans le temps. Enfin, la performance globale du modèle est mesurée avec les R2 et R2 ajusté (au nombre de variables). [...]
