Printemps 2013 © Soussi Noufail Outmane Université Mohammed V Souissi Printemps
Printemps 2013 © Soussi Noufail Outmane Université Mohammed V Souissi Printemps 2013 Econométrie linéaire appliquée Introduction à l’Econométrie 1 Université Mohammed V Soussi FSJES Salé Licence des études fondamentales Année 2012-2013 Filière d’économie et de Gestion Semestre «S6» : Econométrie linéaire appliquée Pratique de l’économétrie à travers des exemples ©Mr. Soussi Noufail Outmane Plan du cours : 1. Econométrie : Origine(s), définition(s) et objectif(s) 2. La démarche économétrique 3. Analyse de régression simple 4. Analyse de régression multiple 5. Domaines d’application (en cours de préparation) 6. Types de données (en cours de préparation) Travaux dirigés 1. Généralités : commentaires des relations économiques et passage aux relations économétriques 2. Exercices : série 4, série 5 Bibliographie : 1. Régis BOURBONNAIS, « Econométrie – Manuel et exercices corrigés », Dunod, 1998. 2. Y.Dodge, V.Rousson, « Analyse de régression appliquée», Dunod, 2004. 3. M. Tenenhaus, « Statistique : Méthodes pour décrire, expliquer et prévoir », Dunod, 4. René GIRAUD, Nicole CHAIX, « Econométrie», PUF, 1994. 5. Jack JOHNSTON, John DINARDO, « Méthodes économétriques », Economica, 1997. Introduction à l’Econométrie 2 Econométrie : Origine(s), définition(s) et objectif(s) Utilité L’économétrie est le principal outil d’analyse quantitative utilisé par les économistes et gestionnaires dans divers domaines d’application. Comme la macroéconomie, la finance ou le marketing. Les méthodes d’économétrie permettent de vérifier l’existence de certaines relations entre des phénomènes économiques, et de mesurer correctement ces relations, sur la base d’observations et de fais réels. Quelques définitions Définition 1. Etudes des relations quantitatives de la vie économique faisant appel à l’analyse statistique et à la formulation mathématique. Définition 2. L'économétrie exprime quantitativement les corrélations pouvant exister entre des phénomènes économiques dont la théorie affirme l'existence. La théorie économique fournit des idées sur les processus qui déterminent les grandeurs économiques, l'économétrie apporte une vérification empirique et établit quantitativement les corrélations qui apparaissent valides. Définition 3. L’objectif de l’économétrie est de confronter un modèle économique à un ensemble de données (données de panel, série temporelle, etc.) et ainsi d’en vérifier la validité. Définition 4. L’économétrie est une branche de l’économie qui traite de l’estimation pratique des relations économiques. Econométrie : Carrefour de 3 disciplines Economiste (Expert du domaine) Exprime une théorie sur un phénomène économique Ex. La demande dépend du prix Mathématicien (Modélisation) Propose une formulation algébrique de la théorie Ex. = ∗ + Statisticien (Estimation) Estime les paramètres du modèle à partir de données : Validation statistique Ex. = −0.5 ; = 10 Sous le contrôle de l’Economiste Validation de l’Expert du domaine (ex. est forcément négatif) Introduction à l’Econométrie 3 Notions Clés : Modèle économique Un modèle consiste en une présentation formalisée d’un phénomène des idées sous forme d’équations mathématiques. Le raisonnement sur le modèle nous permet d’explorer les conséquences logiques des hypothèses retenues, de les confronter avec les résultats de l’expérience, d’arriver ainsi à mieux connaitre la réalité, et agir plus efficacement sur elle. Comme toutes les variables économiques sont interdépendantes (notion de système), il n'est pas suffisant de construire des équations isolées : il faut établir un système complet d'équations. Exemple : Depuis les premiers économistes classiques, ont sait que, sur un marché concurrentiel, l’équilibre des échanges s’établie grâce à un arbitrage entre l’ensemble des offres et des demandes. Toutes les ventes d’un même produit se concluent au même prix. Soient D et O les quantités demandées et offertes d’n certain produit, un certain jour, sur un certain marché. Soit p le prix auquel s’effectuent les échanges. Les quantités O et D dépendent des , car les échangistes peuvent décider de ne pas acheter ou de ne pas vendre si le prix ne leur donne pas satisfaction. Pour exprimer ce faite, on dit qu’il existe deux fonctions, = ( ) fonction de demande, et = ( ) fonction de l’offre, qui déterminent respectivement les quantités et à partir des . Ceci convient à dire qu’une fois les prix du produit sont connus, les quantités et le sont. Pour qu’il y ait équilibre sur le marché il faut que = . Formellement on a : = ( ) = ( ) Equations de comportement Théorie économique = + ∆ Identité = × + = × + Modélisation (Introduction d’hypothèses simplificatrices sur la forme de la relation) Estimation de , , à partir des données disponibles Limites de cette relation : existence d’autres variables exogènes au modèle tels que le revenu, le prix du bien de substitution, etc. Les formulations précédentes supposent un ajustement instantané de l’offre et la demande aux variations du prix, puisque le temps n’intervient pas explicitement. Dans certains cas, cette simplification ne sera pas admissible. Ainsi l’offre de nombreux denrées agricoles dépend peu de prix auxquels elles se vendront, et beaucoup plus des prix observés au cours de l’année antérieure. ! = ( !) ! = ( !"#) ! = ! + ∆! Introduction à l’Econométrie 4 Notions Clés : Modèle économétrique Faire intervenir l’aléatoire dans l’équation économique. Parce que la relation n’est pas déterministe. La spécification retenue est une simplification, il est évident qu’il ne résume pas toute la teneur de la relation (ex. dans les équations, la relation est vraiment linéaire ?) Il y a d’autres facteurs dont on ne tient pas compte (ex. le prix des autres de biens qui peuvent se substituer au bien étudié). Les erreurs de mesure sur les grandeurs étudiées, soit lors du processus de récolte des informations, soit tout simplement parce que la donnée récoltée représente peu ou prou le concept que l’on veut étudier. Introduction du facteur «aléatoire» Résumé de toute l’information non prise en compte dans le modèle = × + + $% = × + + $& Notions Clés : Variables Les variables représentent des grandeurs économiques observées ou mesurées. Ex. les quantités vendues d’un bien, le prix d’un bien, des taux d’intérêt, le solde d’une balance commerciale, le taux de change, etc. La variable doit être représentative du phénomène que l’on étudie, de sa qualité dépend la validité des résultats obtenus Problèmes dur les variables Problèmes d’inadéquation (étudier les ventes de pain, et utiliser des données mesurant les ventes de biscottes) Erreur de mesures (problèmes lors du recueil des données ou des transmissions des données), d’unités (compter en nombre de pain vendu, ou en chiffre d’affaires) Problème de représentativité (mesurer uniquement des ventes des boulangeries, et ne pas tenir compte des ventes en grande surface) Notions Clés : Variables aléatoire Une variable aléatoire est une grandeur mesurable dont les valeurs sont soumises à une certaine dispersion lors de la répétition d’un processus donné. La dispersion d’une variable aléatoire est régie par une loi de probabilité. Ex. le résultat du jet d’une pièce de monnaie est une variable aléatoire, il prend deux valeurs possibles «pile» ou «face», il suit une loi de Bernouilli de paramètre = 0.5. Remarque : à chaque phénomène étudié sa loi de probabilité. Ex. Durée entre deux phénomènes, nombre d’occurrence d’un phénomène dans un laps de temps, nombre d’essais avant d’obtenir un résultat, etc. Introduction à l’Econométrie 5 Notions clés - Types de variables 1. Quantitative 2. Qualitative nominale 3. Qualitative ordinale Le critère le plus important pour distinguer les variables est de déterminer si l’écart entre deux valeurs a un sens, et qu’elles sont comparables deux a deux. Ex. Age, Salaires, Satisfaction, Type d’études suivies,… Notions clés – Population et échantillon La population définit l’ensemble d’individus sur lesquels nous voulons travailler : on parle alors de population de référence ou de population parente ou population mère (ex. les véhicules vendus au Maroc en 2005, etc.). Tous les résultats obtenus sont toujours relatifs à (circonscrites à) une population. Les enquêtes exhaustives consistent à observer tous les individus qui composent la population. Opération très coûteuse. On procède alors à un échantillonnage, on prélève une fraction de la population en veillant à ce qu’il soit représentatif de la population c’est-à-dire refléter la composition et la complexité de la population. Le taux de sondage correspond au rapport entre la taille de l’échantillon et la taille de la population. Attention au mauvais échantillonnage. Comment s’assurer que l’échantillon est représentatif ? Rôle des variables de contrôle. Notions clés – Inférence statistique Inférence statistique. Elle consiste alors à effectuer des études sur l’échantillon et transposer les résultats sur la population. Cette transposition n’est pas stricte, elle attache toujours une probabilité aux résultats et aux conclusions émises. Tirer des conclusions sur l’existence ou non d’un phénomène (test d’hypothèses - ex. l’augmentation du prix du tabac réduit-t-il vraiment la consommation de cigarettes ?). Estimer les paramètres d’un phénomène (estimation de paramètres – ex. une augmentation de 1 dirham du prix du paquet de cigarette réduit de combien le nombre de paquets vendus?). Introduction à l’Econométrie 6 La démarche économétrique Attention : Distinguer ce qui relève de la simple régularité statistique (artefact) de ce qui représente une causalité économique. La uploads/Finance/cours-econometrie-appliquee.pdf
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- Publié le Mar 04, 2022
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