hétéroscédasticité exemple

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Hétéroscédasticité conditionnelle - Springer

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Notes de cours d’économétrie appliquée Commandes de Base Stata

Nous avons vu en cours plusieurs façons de détecter de l’hétéroscédasticité Tout d’abord le test de White : Vous exécutez la régression selon la procédure habituelle (ie par les mco) Exemple : Regress output cli inflatio Vous récupérer les résidus que vous élevez au carré Predict u=residuals Generate u2=u*u

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1 Les MCO sous hØtØroscØdasticitØ

Exemple : on teste si la variable RDest responsable d™une hØtØroscØdasticitØ dans le mod?le CMUS CM est la consommation des mØnages US RD le revenu disponible SP un indice de richesse TCHO le taux de chômage CM = a 0 +a 1RD +a 2SP +a 3TCHO + *On appelle la procØdure source goldfeld_quandt src

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« Prévoir le passé » : l’exemple du - AFRISTAT

d’hétéroscédasticité Dès lors que la relation estimée satisfait ces propriétés une deuxième étape consiste en l’analyse de sa significativité Significativité globale d’une part : la statistique de Fisher doit être suffisamment élevée pour confirmer la significativité globale du modèle

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Utilisation des Données en Econométrie

Hétéroscédasticité La variance du terme d’er-reurchangeenréponseàun changementdelavaleurdes variablesindépendantes Coe?cientsestimésine?-cients Erreurstypesbiaisées Tests d’hypothèses non ?ables TestdePark Test de Goldfeld-Quandt Test de Breusch-Pagan TestdeWhite 1 Moindres carrés pondérés 2 Erreurs types ro-bustes

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Faculté des Sciences Economiques et de Gestion Université d

compte de l’hétéroscédasticité et de la corrélation contemporaine des résidus entre les équations La méthode SUR prend usuellement en compte la corrélation individuelle à une période donnée tout en supposant nulle la corrélation entre deux aléas dès que les périodes sont différentes (voir Biorn 2004)

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Moindres carrés généralisés - Springer

plus simple celui de l’hétéroscédasticité et obtenir un estimateur par moindres carrés pondérés Nous généraliserons ensuite au cas où ? est dé?nie positive donnant ainsi la méthode des moindres carrés généralisés 7 2 Moindres carrés pondérés Considérons donc le modèle Y = X?+? (?) =0 et V(?) = ?2?=?2 diag(?2

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On a noté que l'hétéroscédasticité conditionnelle d'un bruit blanc x t se traduit par la non blancheur de son carré un test de blancheur du carré de la série est donc un test d'homoscédasticité de la série La blancheur de l'ARCH(1) simulé dans le livre et celle de la série z t sous-jacente s'obtiennent par : > moyenne=mean

Comment expliquer l’hétéroscédasticité ?

Il se compose de trois étapes. Étape 1 : ordonner les observations en fonction des valeurs croissantes ou décrois- santes de la variable à expliquer ou bien de la variable explicative soupçonnée être la source de l’hétéroscédasticité.

Comment l’hétéroscédasticité affecte-t-elle les estimations de coefficients ?

Bien que l’hétéroscédasticité ne cause pas de biais dans les estimations de coefficients, elle les rend moins précises; une précision inférieure augmente la probabilité que les estimations de coefficients soient plus éloignées de la valeur de population correcte.

Comment se manifeste l’hétéroscédacité ?

Ces tests de normalité servent également dans le cas où il y a hétéroscédaci- té. En effet, l’hétéroscédacité se manifeste sur le graphe de la distribution par des queues de probabilité plus épaisses (distribution leptokurtique) que les queues de la loi normale.

Comment calculer la présence d’hétéroscédasticité ?

la présence d’hétéroscédasticité peut également être quantifiée à l’aide de l’approche algorithmique. Il existe des tests statistiques ou des méthodes permettant d’établir la présence ou l’absence d’hétéroscédasticité. Le test de Breush – Pegan : Il teste si la variance des erreurs de régression dépend des valeurs des variables indépendantes.

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