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Université AbdelMalek ESSAÂDI Faculté des Sciences Juridiques, Economiques et S

Université AbdelMalek ESSAÂDI Faculté des Sciences Juridiques, Economiques et Sociales de Tétouan Licence Fondamentale Économie et Gestion (Semestre 6) Support de cours Méthodes Économétriques Pr. Moad El kharrim Année Universitaire 2019-2020 1 Table des matières 1 C’est quoi l’Économétrie ? 3 1.1 C’est quoi l’Économétrie ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2 Modèles Économiques et Modèles Économétriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3 Portée et Méthodologie de l’Économétrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4 Structure des Données Économiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.5 Causalité et Notion de « Ceteris Paribus » en Analyse Économétrique . . . . . . . . . . . . . 8 1.6 Qu’est-ce qui constitue un Test pour une Théorie Économique ? . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.7 Résumé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2 Modèle de Régression Linéaire Simple 10 2.1 Relations entre Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.1.1 Relation Fonctionnelle entre Deux Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.1.2 Relation Statistique entre Deux Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2 Modèles de Régression et leurs Utilisations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.1 Origines Historiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.2 Concepts de Base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.3 Construction des Modèles de Régression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.2.4 Fins d’Analyse de Régression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.2.5 Régression et Causalité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2.6 Utilisation des Ordinateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.3 Modèle de Régression Linéaire Simple avec Distribution des Termes d’Erreur Non Spéciﬁés . 16 2.3.1 Présentation Formelle du Modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.3.2 Estimation des Moindres Carrés et les Hypothèses Classiques . . . . . . . . . . . . . . 17 2.3.3 Propriétés Statistiques des Estimateurs des Moindres Carrés . . . . . . . . . . . . . . 20 2.3.3.1 Estimateurs Sans Biais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.3.3.2 Consistance (où Convergence) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.3.4 Estimation de la Variance des Erreurs σ2 ε . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.3.5 Conséquences de la Normalité des Erreurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.4 Inférences dans la Régression et Analyse de Corrélation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.4.1 Intervalles de Conﬁance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.4.2 Les Tests de Signiﬁcation des Paramètres de Régression . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.4.3 Inférence sur le Coeﬃcient de Corrélation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.4.4 Analyse de la Variance ANOVA et Mesure de la Qualité d’Ajustement . . . . . . . . . 29 2.4.5 Exemple Numérique : Impact de l’Education sur les Salaires . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.4.6 Prévision dans le Modèle de Régression Simple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4.7 Analyse Résiduelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.4.8 La Régression à Travers l’Origine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.4.9 Quelques Considérations sur les Inférences sur les Paramètres β0 et β1 de la Régression Simple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.4.10 Exemple Numérique : Impact du Revenu sur la Consommation . . . . . . . . . . . . . 41 2.5 Annexe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3 Modèle de Régression Linéaire Multiple 45 3.1 Présentation Formelle du Modèle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.2 Modèle de Régression Linéaire Général . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.2.1 Présentation Matricielle du Modèle de Régression Linéaire Général . . . . . . . . . . . 46 3.3 Estimation des Coeﬃcients de Régression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 2 1 C’est quoi l’Économétrie ? 1.1 C’est quoi l’Économétrie ? Littéralement parlant, le mot "économétrie" signiﬁe "mesure en uploads/Management/ s6-support-de-cours.pdf