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Séance de cours

Variables instrumentales: Partie 1

Description

Cette séance de cours couvre le concept de variables instrumentales (IV) en économétrie, en mettant l'accent sur l'intuition derrière IV et son application dans le traitement des questions d'endogenèse. L'instructeur explique comment IV aide à isoler l'effet causal d'une variable sur le résultat en utilisant une troisième variable qui est corrélée avec la variable endogène mais pas avec le terme d'erreur. La séance de cours s'inscrit dans l'estimateur des variables instrumentales, en discutant de sa pertinence et des conditions de restriction de l'exclusion. À l'aide d'un exemple de Card (1995) sur la proximité des collèges et la scolarisation, la séance de cours illustre l'application pratique de la IV dans l'analyse empirique, soulignant l'importance des tests pour les instruments faibles et l'exogèneité des variables. La séance de cours se termine par l'introduction d'extensions du cadre IV et de la méthode généralisée des moments (GMM).

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Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Concepts associés (32)

Méthode des variables instrumentales

En statistique et en économétrie, la méthode des variables instrumentales est une méthode permettant d'identifier et d'estimer des relations causales entre des variables. Cette méthode est très souvent utilisée en économétrie. Le modèle de régression linéaire simple fait l'hypothèse que les variables explicatives sont statistiquement indépendantes du terme d'erreur. Par exemple, si on pose le modèle avec x la variable explicative et u le terme d'erreur, on suppose généralement que x est exogène, c'est-à-dire que .

Errors-in-variables models

In statistics, errors-in-variables models or measurement error models are regression models that account for measurement errors in the independent variables. In contrast, standard regression models assume that those regressors have been measured exactly, or observed without error; as such, those models account only for errors in the dependent variables, or responses. In the case when some regressors have been measured with errors, estimation based on the standard assumption leads to inconsistent estimates, meaning that the parameter estimates do not tend to the true values even in very large samples.

Linear least squares

Linear least squares (LLS) is the least squares approximation of linear functions to data. It is a set of formulations for solving statistical problems involved in linear regression, including variants for ordinary (unweighted), weighted, and generalized (correlated) residuals. Numerical methods for linear least squares include inverting the matrix of the normal equations and orthogonal decomposition methods. The three main linear least squares formulations are: Ordinary least squares (OLS) is the most common estimator.

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Économétrie

L'économétrie est une branche de la science économique qui a pour objectif d'estimer et de tester les modèles économiques. L'économétrie en tant que discipline naît dans les années 1930 avec la création de la société d'économétrie par Irving Fisher et Ragnar Frisch (1930) et la création de la revue Econometrica (1933). Depuis lors, l'économétrie n'a cessé de se développer et de prendre une importance croissante au sein de la science économique. L'économétrie théorique se focalise essentiellement sur deux questions, l'identification et l'estimation statistique.

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