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 utilisées pour estimer les paramètres du modèle. La finalité est de trouver un modèle qui représente le mieux les données .

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.

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

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 ou secondaires. Elles doivent être examinées pour détecter les erreurs et les incohérences, et être nettoyées avant d'être utilisées pour l'estimation.

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 la normalité, la non-linéarité, et la 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.

𝐋𝐢𝐞𝐧 𝐝'𝐢𝐧𝐬𝐜𝐫𝐢𝐩𝐭𝐢𝐨𝐧 à 𝐥𝐚 𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐞𝐧 é𝐜𝐨𝐧𝐨𝐦é𝐭𝐫𝐢𝐞 𝐞𝐭 𝐭𝐞𝐜𝐡𝐧𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐪𝐮𝐚𝐧𝐭𝐢𝐭𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬