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1 2 1 Estimateur des moindres carrés ordinaires (MCO) On montre très facilement dans ce cas que l'estimateur des MCO de la constante est ˆb = ¯y ( 1 12)



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Sous ces même hypothèses l'estimateur des mco est le meilleur estimateur linéaire sans biais, au sens de la minimisation de la variance 6 L'interprétation de 



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Ce biais d'endogénéité apparaît dans la distribution de l'estimateur des MCO dès lors que les taux de croissance des variables explicatives non stationnaires sont



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Proposition 1 (Estimateurs ˆβ1 et ˆβ2) Les estimateurs des MCO ont pour expressions : Définition 8 (Estimateur des MCO) L'estimateur des moindres carrés



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9 estimateurs « maximum de vraisemblance », « méthode des moments » Estimateur MM = estimateur MCO pour le MRL Y = Xβ + ∈ ▻ X 0 ✏ = X 0 ✓Y



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Deuxi`emement, sous certaines conditions (`a voir plus tard), l'estimateur MCO des coefficients β0 et β1 est l'estimateur avec la plus petite variance parmi tous les



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de régression simple, de démontrer certaines propriétés souhaitables de l' estimateur MCO des coefficients 2 1 Exemple Nous pouvons être encore plus 



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Alors, un estimateur des moindres carrés ordinaires (emco) β, noté ̂β = Une estimation ponctuelle de β est la réalisation b de ̂β : b = (XtX) −1

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