Conclusion : L'estimateur ̂ est linéaire, sans biais et de variance minimale ( convergent) On dit que c'est un estimateur BLUE
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Les estimateurs des MCO sont BLUE (best linear unbiased estimator) On dit qu' ils sont e caces (pour les démonstrations montrant qu'il est impossible d'obtenir
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terme consacré en anglais est l'estimateur ≪ BLUE ≫ (Best Linear Unbiased cél`ebre dans l'histoire de la pensée en statistique et en économétrie Comme
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économétrie de panel et par les méthodes d'estimation traditionnelles l' estimateur des MCG (estimateur BLUE) a toujours une variance inférieure à celle de
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2 2 3 L'estimateur des mco est-il le plus précis : le théorème de Gauss- de l' économétrie, qui passe par une réflexion sur le modèle, les données et les
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Distribution d'échantillonnage propriétés d'un estimateur L'économétrie est un ensemble de techniques pour estimer β ▻ˆβMCO est BLUE = efficient
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Estimation de β0 et β1 par la méthode des MCO donne les même ˆ β0 et ˆ β1 Pour prouver le caractère non-biaisé et BLUE des MCO nous avons imposé
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l'estimateur des MCO, ˆpj de pj est le meilleur estimateur linéaire sans biais ( BLUE) ▻ (estimateur) règle : échantillon ∀ de la population → estimation de
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Donc l'estimateur des MCO n'est plus BLUE Exemple : Soit le modèle suivant : ( ) 0 1 t = 1 , 2, , T 1 t t t y x u β β = + + Supposons que le modèle (1) vérifie
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