Économétrie - Régression multiple

Extraits

[...] Économétrie - Régression multiple I. Exercice 1 Il y a 2017 de ménages d'une personne. ii) (0,059) (0,092) n = 2017 R2 = 0,119 Y a-t-il des surprises dans les estimations de certains des paramètres de perte ? iii) La constante permet d'envisager le cas de ménages très jeunes (age proche de et n'ayant que très peu de revenus annuels (inc proche de 0). Dans ce cas, la prédiction du modèle, grâce à la constante négative, est que ce type de ménages aura un patrimoine financier net négatif, c'est-à-dire une dette, ce qui est cohérent avec l'intuition économique. [...]

[...] iv) Le R-carré augmente sensiblement dans cette spécification, passant de 0,0297 à 0,1893 : l'inclusion de deux variables supplémentaires permet de mieux expliquer le taux de réussite à ce test de mathématiques. Il serait toutefois intéressant de calculer le R-carré ajusté car l'inclusion de nouvelles variables augmente mécaniquement le R-carré. D'autres variables pourraient être ajoutées pour rendre compte de ce score à ce test de mathématiques, comme par exemple la rémunération des enseignants. On peut penser que des enseignants mieux rémunérés seraient plus motivés et donc motivants pour leurs étudiants. De même, on pourrait ajouter des variables sur l'environnement scolaire lui-même : quantité du personnel non-enseignant, taille des classes, etc. [...]

[...] La constante estimée est négative, ce qui signifie qu'un certain niveau de dépenses est nécessaire avant de pouvoir obtenir un taux de réussite strictement positif. ii) Effectivement, la faible valeur du coefficient de détermination semble indiquer que les dépenses sont fortement corrélées à d'autres facteurs influençant le taux de réussite à l'examen. En particulier, les dépenses par élève ne sont pas décidées à un niveau individuel (au niveau de chaque enfant), mais à une échelle géographique plus large : le R-carré est ainsi relativement faible dans cette première spécification. [...]