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Niveau autre
Des MCO aux MCG ?!
Posté par HUGO_76 (invité)
Bonjour,
J'analyse une base de données technico-économique via des régressions linéaires.
J'en suis au stade où je sors une bête régressions par les MCO.
Comment et par l'intermédiaire de quels tests dois-je décider de corriger ma régression par la méthode des MCG ?
J'ai vu qu'il existait toute une tripotée de tests (d'égalité des variances (uniquement) et d'hétérocédasticité (en général)).
Quels sont CONCRAITEMENT les indicateurs qui me permettront de déterminer si je dois analyser mes données par les MCG ???
Merci à vous,
HUGO
Salut,
Il existe plusieurs problèmes pour la régression linéaire. Les deux principaux étant:
- l'autocorrélation résiduelle (pour des données temporelles)
- l'hétéroscédasticité (quelque soit la nature des données)
- mauvaise spécification du modèle
Le test le plus fréquemment utilisé pour tester l'autocorrélation des résidus est le test de Durbin-Watson(DW). Il faut tester la présence d'autocorrélation avant l'hétéroscédasticité car les tests permettant d'identifier cette dernière sont sensibles à l'autocorrélation, alors que DW est robuste à l'hétéroscédaticité.
L'identification de l'hététroscédasticité passe par plusieurs tests (car il y a plusieurs types d'hétéroscédasticité). Je ne sais pas si je suis exhaustif, mais il y a les tests de Breusch-Pagan, d'hétéroscédasticité multiplicative, test de White.
Enfin, mêmes si les MCG ne peuvent pas résoudre ces problèmes, c'est que le modèle est mal spécifié=oubli de variables exogènes importantes.
Voilà un très bref résumé
enzo
Posté par HUGO_76 (invité)re : Des MCO aux MCG ?!
pour le test d'heteroscedasticite (ce ne sont pas des donnees temporelles), je me limite pour le moment au test de white.
en fait, j'aimerais savoir si cela peux suffir.
si je fais plusieurs tests (2 par exemple) comment puis-je savoir s'il faut appliquer les MCG si ils ne vont pas tous dans le meme sens ?
ou se trouve le sueil alarmant qui implique les MCG ?
merci a toi,
HUGO
Comme je te l'ai dit, il y a plusieurs types d'hétéroscédasticité. Par exemple:
- ecart-type résiduel est fonction linéaire d'une ou plusieurs exogènes
- variance résiduelle est fonction linéaire d'une ou plusieurs exogènes
- ecart-type résiduel est fonction du carré d'une ou plusieurs exogènes
-...
Il existe un test pour chaque type d'hétéroscédasticité. Par conséquent, il suffit qu'un seul des tests soit significatif (p-value < seuil) pour conclure en la présence d'hétéroscédasticité.
L'hétéroscédasticité peut également être due à la présence de points atypiques dans les données (identifiables par distance de Cook, distance de Wilks, covratio, résidus studentisés...).
enzo