Modèle lineaire de regression simple et de regression multiple analyse critique des hypothèses 93982

Extrait / Introduction

Extrait / Introduction :

L’économétrie peut être définie comme la discipline qui utilise les méthodes de l’induction statistique en vue de vérifier les relations suggérées par la théorie économique, et d’en estimer les paramètres. La définition rappelle également que les méthodes économétriques s’appliquent à partir des données théoriques, les hypothèses que la théorie économique permet de poser et les données empiriques fournies par des observations statistiques donnent à l’économétrie son efficience. Les techniques des régressions simples et multiples constituent d’un point de vue pratique, l’essentiel de l’économétrie applicable aux modèles, ces techniques visent à concilier deux impératifs contradictoires : D’une part, les mécanismes économiques sont infiniment complexes et leur représentation exacte exigerait un très grand nombre de variables et de relations et d’autre part, un modèle utilisable doit être simple. A titre de compromis, on introduit dans les relations économétriques une variable aléatoire appelé « erreur », qui représente la somme de tous les effets non pris en compte. Notre étude va s’intéresser à l’analyse des hypothèses et les modèles de régression linéaire. Alors, quels sont ces modèles, et quelles sont ces hypothèses ?

Plan

Plan :

Introduction ChapitreΙ : le modèle de régression linéaire Ι)-modèle de régression linéaire simple 1-présentation générale 2-exemple ΙΙ) - le modèle linéaire de régression multiple 1-présentation générale 2-exemple ChapitreΙΙ : analyse critique des hypothèses : 1- hypothèse de spécification 2- hypothèse d’espérance mathématique 3- hypothèse d’homoscédasticité 4- hypothèse de normalité 5- hypothèse de non corrélation 6- hypothèse de colinéarité Conclusion

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