Colinéarité

aussi numériquement avec les tests de normalité, les tests du caractère aléatoire des erreurs.  La détection des points aberrants et inuents, ces points qui peuvent peser de manière indue sur les résultats de la régression.  Les problèmes de colinéarité et la sélection de variables.  Les ruptures de structure c.-à-d. la vérication de l'existence de plusieurs sous-populations dans les données, avec des relations de nature diérente entre les exogènes et l'endogène (ex. le lien entre le poids

D’ALGORITHMES dont l’écriture touche tous les domaines du programme :      fonctions : étude numérique, étude asymptotique… géométrie : affichage, positionnement et déplacement d’objets géométriques simples (points, segments, cercles), colinéarité, orthogonalité… statistique : tris, détermination de certains indicateurs (moyenne, médiane, quartiles)… probabilités : modélisation de certains phénomènes à partir de fréquences observées… numérique : traitement de nombres, comparaisons, exactitude

aussi numériquement avec les tests de normalité, les tests du caractère aléatoire des erreurs.  La détection des points aberrants et inuents, ces points qui peuvent peser de manière indue sur les résultats de la régression.  Les problèmes de colinéarité et la sélection de variables.  Les ruptures de structure c.-à-d. la vérication de l'existence de plusieurs sous-populations dans les données, avec des relations de nature diérente entre les exogènes et l'endogène (ex. le lien entre le poids et

aussi numériquement avec les tests de normalité, les tests du caractère aléatoire des erreurs.  La détection des points aberrants et inuents, ces points qui peuvent peser de manière indue sur les résultats de la régression.  Les problèmes de colinéarité et la sélection de variables.  Les ruptures de structure c.-à-d. la vérication de l'existence de plusieurs sous-populations dans les données, avec des relations de nature diérente entre les exogènes et l'endogène (ex. le lien entre le poids et

~ ~ Si, par contre, la variable fictive est significative, alors des variables susceptibles la qualité de la régression, R2 ; la statistique DW et du test de BREUCH-GODFREY pour l'auto corrélation test d'hétéroscédasticité de WHITE; test de colinéarité de KLEIN ; test de significativité globale (du modèle) de FISHER; test de normalité de JARQUE-BERA; test de stabilité de CHOW. 30 Ev al ua tio n Si les séries sont cointégrées, un modèle à correction d'erreur sera spécifié. Ce modèle Efficacité

par contre lorsque κ > 1000 les problèmes de mauvais conditionnement sont importants. On regardera donc dans un premier temps l’indice de conditionnement, puis on se penchera sur les forts VIF en cas de problème pour détecter la source de la colinéarité. 2.7. TP 2 : RÉGRESSION LINÉAIRE MULTIPLE 23 2.7 TP 2 : Régression linéaire multiple 2.7.1 Simulation Cet exercice est à réaliser sous R. On considère dans cet exercice le modèle de régression suivant yi = β0 + β1 xi1 + β2 xi2 +

marginal de est-il significatif ? Modèle : Test : H0 : j = 0 (On peut supprimer) H1 : j 0 (Il faut conserver) Statistique utilisée : Décision de rejeter H0 au risque de se tromper : Rejet de H0 si ; le Fractile d'une loi de Student. I.3.2. Etude de la colinéarité  Le problème de multicolinéarité produit une instabilité des coefficients estimés. Elle peut être à la source d'une non significativité de certaines variables qui sont en réalité significatives. En cas de multicolinéarité parfaite, l'estimation

corrélations entre variables explicatives. Cette matrice fait apparaître une corrélation positive entre les trois variables. Cette caractéristique est théoriquement susceptible de perturber les t de Student de la régression multiple, mais les tests de colinéarité ne font pas apparaître de seuils problématiques. caunit resunit cpunit caunit 1,000 0,452** 0,450** resunit 1,000 0,563** cpunit 1,000 Tableau 4 : corrélation entre valeurs explicatives Le tableau 5 résume les résultats obtenus

’absence d’effet de la demande pourrait ici ne résulter que d’un biais de colinéarité. On intègre en effet le facteur « profits escomptés » dans le vecteur des régresseurs. Or ce facteur synthétise l’ensemble des paramètres anticipés par les entreprises, en particulier les perspectives de demande. L’impact normalement attribuable à ces dernières se retrouve alors en partie absorbé au niveau des profits. Cependant, ce biais de colinéarité n’explique pas à lui seul la faiblesse de l’effet de la demande : si

taux de change va être scindée en 3 dummies selon qu’il s’agisse d’un régime fixe, intermédiaire ou flottant. Toutefois, lors des tests empirique, il faudra nécessairement éliminer l’une des trois variables de change afin d’éviter tout problème de colinéarité. La variable éliminée est celle du taux de change flottant puisqu’elle correspond à l’adoption d’un régime de change flottant indépendant qui est peu représentatif des régimes de change généralement adoptés dans les pays émergents. La détermination