Test de régression

des données 3 II. La construction du modèle 4 A. La base théorique 4 B. Tests empiriques 5 1. Le premier modèle : 5 2. Le deuxième modèle : 7 3. Le troisième modèle : 8 4.  Le quatrième modèle : 10 C. Interprétation du modèle de régression 11 III. Extensions économiques 12 A. La croissance chinoise est-elle durable ? 12 B. La Chine face à la crise mondiale 13 IV. Propositions politiques 14 Annexes 17 Introduction la Chine s’est engagée depuis 1978, sous l’impulsion de Monsieur

. . . . . . . . . 2.2 L’estimateur des mco dans le modèle linéaire gaussien . . . . . . . ˆ ˆ 2.2.1 Loi du couple (β, σ 2 ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Test sur la valeur d’un paramètre : la statistique de Student 2.2.3 Test unilatéral sur un coefficient . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.4 Test bilatéral sur un coefficient . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.5 Intervalles de confiance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.6 mise en oeuvre sous sas des tests de significativité

série affectée d’une tendance. Le graphe et le corrélogramme donnent une idée générale sur la tendance, mais pour plus de certitude, il convient de faire des tests pour déterminer est ce qu’elle est significative ou non. Test des différences : le test des différences est un test non paramétrique4 qu’on peut présenter comme suit : Hypothèses : H₀ : tendance significative. H1 : distribution aléatoire (tendance nulle). Soit X l’observation d’une série chronologique à l’instant t, on va calculer S

que :a. Les erreurs sont biaisées.b. Les erreurs sont indépendantes et identiquement distribuées.5. Le test de Student permet de tester :a. La significativité globale du modèle.b. La significativité individuelle du modèle.6. La variance de la pente d’un modèle de régression simple est : a. b. Exercice 2 : Soit une étude de régression linéaire simple suivante :Yt= α+βXt+UtAvec Y : la variable endogène.X : la variable exogène.Nous avons

capital-actions et les mutuelles. Enfin, dans la dernière section de ce chapitre, nous discutons en détail de l’article de Scordis et Pritchett (1998), puisqu’il nous sert de point de référence, tant au niveau de la spécification du modèle que nous proposons de tester empiriquement au chapitre 3, qu’au niveau de la méthodologie préconisée pour ce faire. I- Conflits d’intérêts et structure de propriété : Les différents coûts nécessaires pour contrôler les conflits d’intérêts entre les réclamants principaux,

…………………………………………………………………...7 3. Test de Racine Unitaire…………………………………………………………..11 Le test de Dickey-Fuller…………………………………………………….12 Le test de Dickey-Fuller Augmenté………………………………………..13 Le test de Durbin-Watson (auto-corrélation)………………………………13 Le h de Durbin (auto-corrélation)………………………………………….14 Le test de Ljung-Box (auto-corrélation)……………………………………14 Le test de Engle-Granger (co-intégration)…………………………………30 4. Estimation du modèle……………………………………………………………33 La régression descendante……………………………………………………

Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 8 ADL Évaluation globale du modèle (1) Évaluation standard d’un modèle de prédiction Apprentissage + Test Matrice de confusion (2) Évaluation « statistique » utilisant l’hypothèse de normalité H H 0 1 : µ : un 1 = L au = µ K moins s' écarte des autres Statistique du test : LAMBDA de WILKS det (W ) Λ= det (V ) Matrice de variance co-variance intra Matrice de variance co-variance totale Voir l’analogie avec

..... 15 Suppression du lien entre formule et nom de liste............. 18 Contextes de l’éditeur de listes statistiques........................ 19 Menu STAT EDIT ................................................................... 22 Modèles de régression ........................................................... 24 Menu STAT CALC .................................................................. 27 Variables statistiques ............................................................. 33 L’analyse

Chapitre 2 : le modèle de régression simple Introduction * Etude de la relation et de la dépendance entre deux variables : une variable explicative, exogène (X) et une variable à expliquer, endogène (Y) * Caractère linéaire (au niveau des coefficients) : modèle linéaire sous la forme d’une équation : linéarité dans les paramètres : Y = aX+b * Modèle aléatoire : terme d’erreur intégré : Y = aX + b + Ԑ 1. Présentation – spécification et hypothèses du modèle Yt = aXt + b +

Wald test constraint evaluated at the unconstrained estimator should be nearly zero if the latter is consistent −→ asymptotic equivalence in that they converge to a χ2−distribution Econometric Analysis Marcelo Fernandes Queen Mary, University of London Topic 3: Simple Linear Regression reference: Greene (1993) Econometric Analysis, chapter 5 Road map 3.1 1. motivation: 2. assumptions: example functional form nonstochastic regressor random disturbance regression coefficients