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Donnees panel Section- -Estimations et résultats ?- -Méthodes d'estimations Le modèle économétrique équation n sera estimé avec des données comportant à la fois une dimension temporelle et une autre transversale et présente l'avantage que la taille d'écha

Section- -Estimations et résultats ?- -Méthodes d'estimations Le modèle économétrique équation n sera estimé avec des données comportant à la fois une dimension temporelle et une autre transversale et présente l'avantage que la taille d'échantillonnage est habituellement assez grande et devrait être potentiellement porteur d'information concernant les paramètres à estimer mais présente aussi l'inconvénient de la prise en compte de la nature bidimensionnelle des données Les modèles en données de panel sous leur forme générale se présentent comme suit Yi t ? Xi t ? ? ?i t avec i ? N et t ? T Yi t variable endogène dépend de l'individu i et du temps t Xi't variable explicative dépend de l'individu i et du temps t ? vecteur des coe ?cients ? ?i't i ? it o? sont des perturbations aléatoires non corrélées it Cependant l'estimation de l'équation nous permet d'adopter une spéci ?cation en terme de modèle à erreurs composées o? deux solutions s'o ?rent pour e ?ectuer les régressions à savoir une estimation en e ?et ?xes et celle en e ?ets aléatoires Sahuc I-Estimations des e ?ets ?xes Nous faisons l'hypothèse que les coe ?cients de comportement sont semblables pour chaque individu et invariants dans le temps à l'exception des constantes qui sont spéci ?ques à chaque individu et à chaque période et qui sont appelées respectivement e ?et ?xe et e ?et temporel Les perturbations sont toujours homoscédastiques et qui tiennent de l'e ?et spéci ?que à chaque individu Dans ce cas on se trouve avec le risque Kriaa F support de cours Pooling of data and varying parameter models cours économetrie tetechniques de prévision DEA commerce te ?nance internationale faculté de droit de Sousse - Sahuc J-G Précis d'économétrie linéaire EPEE université d'evry-val d'Essonne décembre Cque quelques variables non observables peuvent intervenir dans la relation sous forme d'un e ?et individuel spéci ?que au niveau de résidu L'estimation des paramètres dans le modèle a e ?ets ?xes est appelé estimateur within ou estimateur à e ?et ?xes Ce terme within s'explique par le fait que cet estimateur tient compte de la variance inter-groupe de la variable endogène L'estimateur within de ? obtenu dans le modèle à e ?et individuels ?xes est identique à l'estimateur des MCO obtenu à partir d'un modèle transformé o? les variables expliquées et explicatives sont centrées sur leurs ? moyennes individuelles respectives ??Yit ??Yi ?? ? ?' ??Xit ??Xi ?? ? ?it Cette redé ?nition de toutes les variables autour de leur moyenne individuelle permet de supprimer la constante de la régression et les réalisations des estimateurs des constantes ? i sont alors déduits de la relation i ? Yi ?? ?Xi et ainsi un e ?et spéci ?que certain i intervient dans l'explication de Yit Donc il est équivalent d'estimer les paramètres du modèle directement à partir de cette dernière spéci ?cation incluant des dummies individuelles ou à partir d'un modèle transformé o? les variables sont centrées sur leurs moyennes individuelles respectives ?? ?? ?? ?? L'estimateur