MEF
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MEC -

Contrôle l’hétérogénéité observable : β0i Dimension temporelle (variabilité intra individuelle) Degrés de liberté : N*T-(N+K) Estimation par les MCO du modèle centré Ne considère pas les facteurs invariants (dans notre cas la variable EXT) Les estimateurs obtenus sont sans biais mais non efficaces Problème d’identification de l’impact des facteurs invariants dans le temps

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Contrôle l’hétérogénéité non observable : Ui (aléatoire) Dimension temporelle et individuelle (variabilité intra et inter individuelle) Degrés de liberté : N*T-K Estimation par les MCO du modèle transformé Tient compte des facteurs invariants (dans notre cas la variable EXT) Les estimateurs obtenus sont efficaces si l’hypothèse d’absence de corrélation entre les variables explicatives et la variable aléatoire est vérifiée.

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Les résultats du MEC sont plus pertinents car ce modèle tient compte de la variable indicatrice et utilise la totalité de l’information statistique. Test de Hausman :

H 0 :  MEC -  MEF  0  H1 :  MEC -  MEF  0

H 0 : Cov(Xit , U i )  0  H1 : Cov(Xit , U i )  0

 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ La statistique utilisée : Hcalculée : MEF - MEC * V MEF - V MEC



ˆ       *  
1

MEF

ˆ - MEC



H  F( K, NT - K) Or NT   donc H   2 K 
H converge vers la loi asymptotique La règle de décision : Rejeter H0 : si Hcalculée>  2 K  : il y a une corrélation. Les estimateurs du MEC sont biaisés ; tab On retient le modèle MEF comme modèle de référence. On peut utiliser la P-value pour choisir entre les deux modèles. On rejette H0 si P-value est inférieure à 5%

Secteur endettement l optique et volume de placement, le rating de l’entreprise part de marché statut de l’entreprise conjoncture économique