Econométrie expliquée et appliquée. Vol. 2. Analyse de régression linéaire multiple
Analyse de régression linéaire multiple
Plusieurs sujets sont traités dans le Livre 2 de cette série de 13 ouvrages d'économétrie. Concernant l'estimation des paramètres du modèle RLM, plusieurs méthodes sont suggérées, notamment la méthode MCO, la méthode du maximum de vraisemblance, la méthode des estimateurs mixtes de Theil-Goldberger, la méthode des moindres carrés généralisés MCG. Pour assurer une estimation rigoureuse, la méthode de régression pas-à-pas est utilisée et la qualité d'un groupe des prédicteurs est mesurée à l'aide du test F partiel. Nous allons aborder aussi l'impact d'un prédicteur redondant et d'un prédicteur omis sur les estimateurs des paramètres. L'aspect appliqué est révélé à travers 26 exercices qui traitent de divers sujets économiques et sociaux pour plusieurs pays.