📊 𝗧𝗥𝗔𝗡𝗦𝗙𝗢𝗥𝗠𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡𝗦 𝗗𝗘𝗦 𝗗𝗢𝗡𝗡𝗘́𝗘𝗦 𝗘𝗡 𝗘́𝗖𝗢𝗡𝗢𝗠𝗘́𝗧𝗥𝗜𝗘 : 𝗨𝗡𝗘 𝗘́𝗧𝗔𝗣𝗘 𝗤𝗨𝗜 𝗣𝗘𝗨𝗧 𝗖𝗛𝗔𝗡𝗚𝗘𝗥 𝗧𝗢𝗨𝗧

En économétrie, la qualité d’un modèle ne dépend pas seulement du choix des variables ou de la méthode d’estimation.

Elle dépend aussi de la manière dont les données sont préparées avant l’analyse.

𝗨𝗻𝗲 𝗺𝗮𝘂𝘃𝗮𝗶𝘀𝗲 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 peut conduire à des résultats biaisés, instables ou difficiles à interpréter.

𝗨𝗻𝗲 𝗯𝗼𝗻𝗻𝗲 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 permet au contraire d’améliorer la lisibilité, la stabilité et la pertinence empirique du modèle.

𝟭. 𝗟𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗹𝗼𝗴𝗮𝗿𝗶𝘁𝗵𝗺𝗶𝗾𝘂𝗲

Elle est très utilisée lorsque les variables sont fortement asymétriques.

Elle permet aussi d’interpréter certains coefficients en termes de pourcentage ou d’élasticité.

Exemple : revenu, PIB, consommation, prix, salaires.

𝟮. 𝗟𝗮 𝗱𝗶𝗳𝗳𝗲́𝗿𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻

Elle est souvent utilisée dans les séries temporelles pour réduire les tendances et rendre les variables plus stationnaires.

Exemple : transformer un niveau de PIB en variation du PIB.

𝟯. 𝗟𝗲 𝘁𝗮𝘂𝘅 𝗱𝗲 𝗰𝗿𝗼𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝗰𝗲

Au lieu d’analyser les niveaux absolus, on analyse les variations relatives.

Cela facilite la comparaison entre pays, secteurs ou périodes.

Exemple : croissance du PIB, croissance des exportations, rendement boursier.

𝟰. 𝗟𝗮 𝘀𝘁𝗮𝗻𝗱𝗮𝗿𝗱𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻

Elle permet de mettre plusieurs variables sur une même échelle.

C’est très utile lorsque les variables ont des unités différentes.

Exemple : revenu en dollars, population en millions, inflation en pourcentage.

𝟱. 𝗟𝗮 𝗱𝗲́𝗳𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻

Elle permet de transformer les valeurs nominales en valeurs réelles.

Autrement dit, elle corrige les effets de l’inflation.

Exemple : PIB nominal → PIB réel ; salaire nominal → salaire réel.

𝟲. 𝗟𝗲𝘀 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗱𝗲 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗻𝗰𝗲

Elles sont utiles lorsque la variance des erreurs n’est pas constante.

Elles aident à réduire l’hétéroscédasticité et à améliorer la robustesse du modèle.

𝟕. 𝗟𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗲𝘀 𝗻𝗼𝗻 𝗹𝗶𝗻𝗲́𝗮𝗶𝗿𝗲𝘀

Certaines relations économiques ne sont pas linéaires.

On peut donc introduire des carrés, des puissances ou des inverses pour mieux capter la réalité.

Exemple : âge et revenu, éducation et salaire, prix et demande.

𝟴. 𝗟𝗲𝘀 𝘁𝗲𝗿𝗺𝗲𝘀 𝗱’𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻

Ils permettent d’analyser comment l’effet d’une variable dépend d’une autre variable.

Exemple : l’effet de l’éducation sur le salaire peut dépendre de l’expérience professionnelle.

𝟵. 𝗟𝗲𝘀 𝗮𝗷𝘂𝘀𝘁𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀 𝘀𝗮𝗶𝘀𝗼𝗻𝗻𝗶𝗲𝗿𝘀

Ils permettent de retirer les effets liés aux saisons ou aux tendances régulières.

Exemple : ventes trimestrielles, tourisme, production industrielle.

𝟭𝟬. 𝗟’𝗶𝗻𝗱𝗲𝘅𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻

Elle permet d’exprimer une série par rapport à une année ou une période de base.

C’est très pratique pour comparer l’évolution des prix, des marchés ou des indicateurs économiques.

𝗔̀ 𝗿𝗲𝘁𝗲𝗻𝗶𝗿

En économétrie, transformer les données ne signifie pas les manipuler au hasard.

Cela signifie les adapter à la nature du phénomène étudié, aux exigences du modèle et aux objectifs de l’analyse.

𝗟𝗮 𝗯𝗼𝗻𝗻𝗲 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗻’𝗲𝘀𝘁 𝗽𝗮𝘀 :

« Quelle transformation dois-je appliquer automatiquement ? »

𝗟𝗮 𝘃𝗿𝗮𝗶𝗲 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗲𝘀𝘁 :

« Quelle transformation est cohérente avec mes données, mon modèle et mon interprétation économique ? »

𝗨𝗻 𝗯𝗼𝗻 𝗺𝗼𝗱𝗲̀𝗹𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲𝗻𝗰𝗲 𝘁𝗼𝘂𝗷𝗼𝘂𝗿𝘀 𝗽𝗮𝗿 𝘂𝗻 𝗯𝗼𝗻 𝘁𝗿𝗮𝗶𝘁𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗱𝗲𝘀 𝗱𝗼𝗻𝗻𝗲́𝗲𝘀.

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