Les étapes de l'estimation d'un modèle économétrique

 

Introduction à l'estimation d'un modèle économétrique

L'estimation d'un modèle économétrique est le processus par lequel des hypothèses sont faites sur la structure des données et des méthodes sont utilisées pour estimer les paramètres du modèle. La finalité est de trouver un modèle qui représente le mieux les données disponibles.

La méthode la plus couramment utilisée pour estimer un modèle économétrique est l'estimation par maximum de vraisemblance (MLE). Cette méthode est basée sur le principe du maximum de vraisemblance, qui est une méthode statistique qui permet d'estimer les paramètres du modèle en maximisant la probabilité des données observées.

Étape 1: Définition des hypothèses

 Les hypothèses sont des suppositions faites sur la structure des données et le modèle qui seront utilisés pour estimer les paramètres du modèle.

Les hypothèses peuvent inclure des spécifications sur la structure du modèle (par exemple, le type de régression à utiliser), des spécifications sur la distribution des variables (par exemple, normalité ou non-normalité), et des spécifications sur la relation entre les variables (par exemple, linéaire ou non-linéaire).

Étape 2: Collecte des données

Les données doivent être collectées de manière à ce qu'elles soient représentatives de la population cible et qu'elles soient suffisamment complètes pour pouvoir être utilisées pour estimer le modèle.

Les données peuvent être collectées à partir de sources primaires (par exemple, sondages) ou secondaires (par exemple, bases de données publiques). Les données doivent être examinées pour détecter les erreurs et les incohérences, et doivent être nettoyées avant d'être utilisées pour estimer le modèle.

Étape 3: Estimation des paramètres

Les paramètres sont les coefficients qui représentent les relations entre les variables et qui sont utilisés pour estimer le modèle.

Les paramètres peuvent être estimés en utilisant une méthode telle que l'estimation par maximum de vraisemblance (MLE). Une fois les paramètres estimés, ils peuvent être utilisés pour estimer le modèle et vérifier si les hypothèses faites sur la structure des données sont correctes.

Étape 4: Vérification des hypothèses

Une fois que les paramètres ont été estimés, ils peuvent être utilisés pour vérifier si les hypothèses faites sur la structure des données sont correctes.

Les hypothèses peuvent être vérifiées en utilisant des tests statistiques tels que le test de normalité, le test de non-linéarité, et le test de corrélation. Si les hypothèses sont confirmées, le modèle peut être considéré comme valide et les paramètres peuvent être utilisés pour estimer le modèle.

Étape 5: Interprétation des résultats

Une fois que le modèle a été estimé, les résultats peuvent être interprétés pour comprendre la signification des paramètres et leurs relations entre les variables.

Les résultats peuvent être interprétés en utilisant des techniques telles que l'analyse de sensibilité et la régression multiple. Ces techniques peuvent être utilisées pour comprendre comment les variables sont liées et comment elles affectent les résultats du modèle.

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