[PDF] Économétrie Appliquée: Manuel des cas pratiques sur EViews et Stata

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J`+ /2 "Qm`KQMi

hQ +Bi2 i?Bb p2`bBQM, ulticolinéarité indicateurs de Belsley, Kuh et Welsch (1980)

Résumé :

De nombreuses études ont été réalisées sur le thème linéaire classique (RLC). Cette technique aboutit en effet, lorsque les contraintes nécessaires à son meilleurs estimateurs linéaires sans biais. Une absence généralement utilisés 2/ de démontrer les avantages et la supériorité des indicateurs de Belsley, Kuh et Welsch (1980). A partir de ces indicateurs, cet article propose un algorithme de décision simplifié qui est de recherche et développement.

Abstract :

Many disclosure and determinants studies have been conducted, in which the authors most often estimate a classical linear regression model (CLR). This technique is the best technique in order to estimate linear relationships between a dependent variable and some independent variables, when the constraints that apply to such a model are respected. The lack of a multicolinearity problem being one of these constraints, the aim of this article is 1/ to show that the usual tools that are used in order to detect and remedy this problem are sometimes not sufficient 2/ to demonstrate the superiority of the indicators that were proposed by Besley, Kuh and Welsch (1980). From these indicators, an algorithm is proposed in this article which is then applied in an illustrative way in a determinant and disclosure study. We then show that this algorithm allows circumventing a multicolinearity problem.

Mots clés :

Régression linéaire, Multicolinéarité, Variance Inflation Factor, VIF, Matrice des Corrélations.

Key words :

Linear Regression, Multicolinearity, Variance

Inflation Factor, VIF, Correlation Matrix

Introduction

De nombreuses études ont été

Pourtier (2004),

représentant en cela un choix la permettre de fournir des informations de nature comptable ou de toute autre nature qui pourraient 1 synonyme de " de publiun dépouillement la décision de publier ou non une information de nature volontaire au sein du rapport . Une

1 disclosures in excess of requirements, representing free choices on the part of

" dits

différents coûts et les études appartenant à ce champ de recherche sont en général menées en trois

un s confirmées de i ȕ0 ȕ1X1+ȕ2X2i+ ȕ3X3ik ki i où -i est la variable dépendante ( -ȕ0 est la constante de -1i, X2i, X3ikj -ȕ1, ȕ2, ȕ3k sont les coefficients de régression

µi est ou

conduit à un recours aux meilleurs estimateurs linéaires X, sont fixes dans des échantillons répétés.

Hypothèse 5. Si les X X

X i X i i X exacte ( riable Y

Ǽ), est égale à la ".

d R2, F la F, ces deux éléments permettant de statuer quant au niveau de de confiance pour chaque coefficient

2 Nous tenons ici à informer le lecteur que les propos contenus au sein de cet article sont relatifs aux modèles de

régression logistique, régressions poolées et/ou régressions en données de panel) mai -t, qui permettent régression, et leur niveau de signification statistique p. ur averti doit donc tester du respect de ces - hypothèses 3 èse 11 est en revanche plus problématique et fréquemment au elles ne sont

énonce

étude empirique illustrative.

multicoli 3 multicolinéarité, les différents t siétait traitement ne pose pas de problème particulier, dans la mesure régresseurs pas évident q donc conserver toutes les variables explicatives dans le c t R2 calcul des VIFs (" lations corrélations supérieurs à 0 concernées. R2) à partir de chacune des régressions opérées, il est alors possible de R2 vif présente une val selon ces auteurs, modèle de r p-p expliquer et les variables explicatives en contournant le problème de multicolinéarité. e régressio retenir le modèle qui sera composé des variables sion et à deux ou : présentation

Malgré leur sou

rité entre peut multicolinéarité ayant pu être est opéré au moyen lle ") permet de combler cette lacune. Mais s la portée exacte de ce phénomène sur les ariables explicatives qui sont les plus régresseurs dénommés des indices de conditionnement et des proportions de décomp coldiag 4 une fois que les coldiag2 antérieure "colldiag e la commande "coldiag2 variables explicatives (constante un indice de conditionnement différence ent e note Erkel ici la règle 6. p X X

fait que les valeurs des variables explicatives doivent être ou non centrées (autour de leur moyenne) avant que

analyse à partir des valeurs non centrées des variables explicatives 5

6 Selon Erkel

conditionnement présentent une valeur supérieure ou égale à situation de multicolinéarité " supérieure à X X

décomposition des variances les plus élevées sont situées dans les lignes les plus basses du

X.

X1 X2, et imaginons que nous obtenions

RLC

Indices de

conditionnement

Tableau de décomposition des variances

Var (constante) Var (X1) Var (X2)

1 0+ 0+ 0+

42 10-3 10-3 0,980

857 0,999 0,999 2*10-1

X1 X2 - pour X2 de deux dépendances proche

X1 X2avec la constante et X1

ainsi t t2). t2 n n p p2 p2 valeurs seuils b/ de la taille Ȗ n p2. p2 ur seuil n). t2 t

problème de multicolinéarité ; en revanche, les variables explicatives dont la valeur t2 est

multicolinéarité elle la significa valeur des statistiques t pour 2 t2 t2

Figure 1

Estimation de la régression

Au moins un indice de conditionnement > 30, 20 ou 10 et 2 dépendances proches > 0.5 ?

OUI NON

Calcul des statistiques t2 et

de la valeur seuil

Pas de problème de

multicolinéarité Ces variables étaient-elles significatives dans le cadre des tests univariés réalisés ? OUI Certaines variables présentent-elles une statistique t2 inférieure à la valeur seuil ?

Pas de problème de

multicolinéarité NON

OUI NON

Variables significatives mais

" touchées » par un phénomène de multicolinéarité

Variables non

significatives

3. Etude empirique illustrative

empirique R&D lecture des indicateurs de BKW (1980)simplifié

3.1. étude

était de présenter un pr

Tableau 1

Au sein de concernant les

7 de la R&D immobilisé contenait plusieurs idées sur la R&D, ce sont aut

à ces

3.2. Hypothèses testées

Un examen approfondi des résultats des ét

s coûts politiques (appartenance à un secteur lles variables n rentabilité)ne variable représentative de (brevets) ro ations de nature volontaire sur ces activités que t pas été / pas pu être opéré. sur les activités de R&D et l

La taille

au sein ons augmentent en fonction de la taille des entreprises. Deuxièmement, plus " T sur les nt volontaire que ceux des en coûts (politiques) qui seraient liés à ces actions sur la R&D que ceux des entreprises opérant da sur les activités d Une cotation sur une ou plusieurs places financières anglo tre. Les sur les activités de R&D que ceux des entreprises cotées sur une place fi sur les activités de R Healy et Palepu (2001) postulent que les perception

sont de toute première importance lorsque les dirigeants de cette entreprise prévoient une

marchés financiers. Ainsi, on pendant

sur les activités de R&D et le fait que les entreprises observées aient procédé à une demande de

La volatilité boursière

investissement pouvant se f sur les activités de R&D et la volatilité du cours des actions des sociétés observées La " "ypothèse que les dirigeants de ces entreprises recourront En contrepartie et afin de maintenir leur réputation, ces cabinets devraient inciter leurs cli sur les activités de R&D et la renommée des auditeurs des entrepr ont diversifiées géographiquement, plus le niveau des

Le niveau de rentabilité

profitable performances. Ces arguments impliquent que les niveaux de publication volontaire rmations devraient être positivement sur les activités de R&D et le niveau de rentabilité de

les activités de R&D pouvant être maîtrisés par une politique active de protection des innovations

(brevets) au sein de ces entreprises. eux et le sens attendu de l

3.3 Modèle de

En plus de la réalisation de tests univariés,

SCORE = 1 2

9 10 CAEXP + 11 ROA + 12 BREVETS

3.4. Informations

informa

Tableau

Hypothèse

Testée Définition opérationnelle Dénomination

Opérationnelle

Sens attendu

de la relation avec la variable dépendante

Source des

données

Intensité de R&D INTENS + Rapport

Annuel

tout ou partie des dépenses de R&D

Variable dichotomique codée

1 si inscription pour tout ou partie des

dans le cas contraire

COMPTA + Rapport

Annuel

Taille Logarithme Total Bilan TAILLE + Rapport

Annuel

Dettes moyen long terme / (Total Bilan -

Total des dépenses de R&D capitalisées) DETTES + Rapport

Annuel

Appartenance à un

innovant

Variable dichotomique codée 1 si

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