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Les tests de specification mode de compatibilite

Les tests de spéci ?cation Une des hypothèses des MCO OLS est que le modèle soit bien spéci ?é si ce n ? est pas le cas on rencontre ce qu ? on appelle l ? erreur de spéci ?cation ou le biais de spéci ?cation Dans ce chapitre on essayera d ? examiner cette question autour des points suivants C Les critères de choix de modèle dans une analyse empirique Quels type de biais de spéci ?cation rencontre t on en pratique Les conséquences des erreurs de spéci ?cation Comment détecter l ? existence des erreurs de spéci ?cation Comment peut on y remédier Comment peut on évaluer la performance du modèle compétitif C Les critères de choix du modèle Selon Hendry and Richard le choix d ? un modèle pour une analyse empirique doit satisfaire aux critères suivants Ca Admissibilité des données b Consistance avec la théorie c Les variables explicatives non corrélées avec les erreurs d La consistance des paramètres e La cohérence des données par exemple les résidus doivent être des BB f Le modèle doit être compatible avec les autres modèles compétitifs CLes spéci ?cations Supposant que le bon modèle Yi ? ? X i ? X i ? X i u i Y coût total de production X output L ? équation est l ? exemple typique des manuels d ? économie de la fonction cubique du coût total Mais supposant que pour des raisons quelconque le chercheur décide d ? utiliser le modèle suivant CYi ? Xi X i u i L ? omission de X implique que u i u i ? X i Supposons qu ? un autre chercheur propose le modèle suivant Yi ? ? X i ? X i ? X i ? ? ? ? X i u i u i u i ?? ? X i CSupposant encore qu ? un autre chercheur postule le modèle suivant ln Yi ? ? Xi ? X i ? X i u i Finalement supposant qu ? un autre chercheur le modèle suivant Yi ? ? ? ? ? ? ? X ? i ? ? X ? i ? ? X ? i ui ? y ? i yi i X ? i X i wi wi et i sont non corrélées CUn autre type d ? erreur de spéci ?cation concernent les ui soit le modèle suivant Yi ? X iui O? ln de u satisfait les hypothèses OLS CLes erreurs de spéci ?cation proviennent a Omission de variables pertinentes b Introduction de variables non pertinentes c Adoption d ? une forme fonctionnelle erronée d Erreur de mesure e Spéci ?cation incorrecte du terme aléatoire CAvant d ? examiner ces erreurs de spéci ?cation il est important de faire la distinction entre les erreurs de spéci ?cation et les erreur de mis-spéci ?cation Dans le modèle d ? erreur de spéci ?cation on conna? t le vrai modèle mais pour des raisons quelconque on estime un autre modèle