Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

UAE, FSJES Tétouan Econométrie Appliquée, (Master GIE 2020-2021) Pr. M. El Khar

UAE, FSJES Tétouan Econométrie Appliquée, (Master GIE 2020-2021) Pr. M. El Kharrim Devoir Partie 1 : QCM Choisir la (ou les) bonne(s) réponse(s) Question 1 Parmi les hypothèses de la régression linéaire, l’espérance du terme d’erreur est nulle ( c’est-à- dire E (εi) = 0 pour tout i = 1, . . . , n ). Que se passe-t-il si cette hypothèse est violée (E (εi) ̸= 0 pour tout i = 1, . . . , n ) ? (A) L’estimateur MCO est biaisé. (B) Il n’est pas possible d’obtenir l’estimateur MCO. (C) Aucune des deux réponses précédentes. Question 2 Parmi les hypothèses de la régression linéaire, la variance du terme d’erreur est constante (c’est-à-dire l’homoscédasticité var (εi)= E ε2 i = σ2 pour tout i = 1, . . . , n ). Quel est l’eﬀet de la violation de cette hypothèse (c’est-à-dire (E ε2 i = σ2 i pour tout i = 1, . . . , n ) ? (A) Les t empiriques de student ne seront plus ﬁables. (B) Les termes de la matrice de variance-covariance (à l’exculsion des termes de la diagonale) du terme d’erreur sont non nuls. (C) La taille de l’intervalle de prévision augmente. (D) L’estimateur des Moindres Carrés Ordinaire (MCO) est biaisé. Question 3 Parmi les hypothèses de la régression linéaire; E (εiεj) = 0 pour i ̸= j et i, j = 1, ..., n , c’est-à-dire, les erreurs ne sont pas corrélées. La connaissance de la i-ème erreur ne nous dit rien sur la j-ème erreur car i ̸= j. Quel est l’eﬀet de la violation de cette hypothèse ( c’est-à-dire E (εiεj) ̸= 0 ) ? (A) Augmentation de la taille de l’intervalle de prévision. (B) La matrice des variables explicatives n’est plus certaine. 1 (C) Les termes de la matrice de variance-covariance (à l’exculsion des termes de la diagonale) du terme d’erreur sont non nuls. (D) Diminution de la taille de l’intervalle de prévision . Partie 2 Énoncé 1 On considère une fonction de production comme suit : Y = f (K, L). K et L représentent respectivement le facteur capital et le facteur travail (ou bien l’emploi). Pour notre exemple, on va considèrer l’hypothèse d’absence de progrès technique. Parmi les deux spéciﬁcations suivantes de la fonction f (K, L), laquelle est plus proche de la réalité ? Y = β0 + β1K + β2L ou bien Y = αKβ1Lβ2 Justifer votre choix Énoncé 2 On considère le modèle de consommation suivant : C = β0 + β1R + β2r Les dépenses en consommation C sont expliquée par le revenu disponible R et le taux d’intérêt r. En tant que chercheur, vous voulez vériﬁer la pertinence de ce modèle, c’est-à-dire qu’il est possible de se servir des données observées dans ce modèle de consommation. Expliquez dans quels cas vous utilisez : (A) Des données en séries temporelles; (B) Des données en coupe instantanée; (C) Des données de panel. Vos explications doivent êtres présentées en fonction des variables du modèle. Énoncé 3 Soit le modèle ci-dessous à trois variables explicatives : Yi = β0 + β1Xi1 + β2Xi2 + β3Xi3 + εi Nous disposons des données du tableau (1). 2 (1) Mettre le modèle sous forme matricielle puis estimer les paramètres du modèle. (2) Calculer l’estimation de la variance de l’erreur ainsi que les écarts types de chacun des coeﬃcients. (3) Calculer le R2 et le R2 corrigé. (4) Les variables explicatives sont-elles signiﬁcativement contributives pour expliquer la variable endogène ? (5) Le coeﬃcient β1 est-il signiﬁcativement inférieur à 1 ? (6) Les coeﬃcients β1 et β2 sont-ils simultanément et signiﬁcativement diﬀérents de 1 et −0.5 ? (7) Quel est l’intervalle de conﬁance pour la variance de l’erreur ? i Y X1 X2 X3 1 15 4 35 96 2 17 3 33 107 3 13 5 33 129 4 19 8 37 120 5 17 9 32 104 6 22 10 31 131 7 24 10 22 107 8 22 7 23 122 9 24 7 31 103 10 19 10 28 138 11 22 6 22 136 12 24 11 21 147 13 28 14 25 149 14 24 9 19 155 Table 1: Données Énoncé 4 Reprenons les données du tableau (1) de l’énoncé 3 (1) Est ce que l’ajout des variables explicatives X2 et X3 dans le modèle améliore-t-il signiﬁcativement la qualité de l’estimation par rapport à X1 seul ? (2) Peut-on considérer le modèle (à trois variables explicatives) comme stable sur l’ensemble de la période, ou doit-on procéder à deux estimations, l’une de la période 1 à 7, et l’autre de la période 8 à 14 ? (3) Un économiste suggère que dans ce modèle β1 = 1 et β2 = β3, qu’en pensez-vous ? 3 uploads/Finance/ econometrie-master-gie-devoir 1 .pdf