Économétrie des Données de Panel Chapitre 0. Introduction Économétrie des Données de Panel Chapitre 0. Introduction Pr. Philippe Polomé, Université Lumière Lyon 2 M1 APE Analyse des Politiques Économiques M1 RISE Gouvernance des Risques Environnementaux 2017 – 2018
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Économétrie des Données de Panel Chapitre 0. Introduction
Économétrie des Données de PanelChapitre 0. Introduction
Pr. Philippe Polomé, Université Lumière Lyon 2
M1 APE Analyse des Politiques Économiques
M1 RISE Gouvernance des Risques Environnementaux
2017 – 2018
Économétrie des Données de Panel Chapitre 0. Introduction
Présentation
Table des matières
Présentation
Contenu du cours & motivation
Organisation & Évaluation
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Présentation
Présentation
I Voir Research in Applied Econometrics
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Table des matières
Présentation
Contenu du cours & motivation
Organisation & Évaluation
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Contenu du cours & motivation
Données de panelI = observations répétées sur la même coupe transversale
I Avec possible attrition
I P.e. individus ou firmesI Autres dénominations : données longitudinales ou mesures
répétéesI Ce cours : données de panels courts
I Grandes coupes transversales d’agents observés quelques foisI Pas assez de périodes pour bien tester les questions
temporellesI Panels longs
I moins étudiés, pas dans ce coursI Primauté des questions chronologiques
I 3 avantages des DP sur les coupes transversalesI 1 avantage sur série temp
http ://www.tylervigen.com/spurious-correlations
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1º avantage des données de panel : Précision
I Réplique la coupe transversaleI
Mélange (pooling) de plusieurs périodes par agentI Hypothèse : coefficients constants entre périodes
I Pour une inférence statistique valideI Tenir compte
I Hétéroscédasticité entre agentsI Corrélation entre périodes pour un même agent
I La formule habituelle de MCO var⇣�̂⌘= �2 (X 0X )�1
appliquée sur panelI Exagère les gains de précision =)I sur-estime les écarts-typesI gonfle les t-stats
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2º avantage des données de panel : Hétérogénéité inobservée
I Hétérogénéité inobservée : p.e. régresseurs omis
I Cause inconsistance de MCO lorsque corrélé avec régresseursnon-omis
I Peut être “corrigée” par variable instrumentale (VI / MC2E)I Mais : Les instruments sont difficiles à trouver
I Avec des données de panel, possible estimation consistante
par MCOI Alternative à IVI Au moyen de constantes individuelles “effets”
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Exemple
Une seule période (coupe transversale)
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Exemple
Plusieurs périodes : les conclusions peuvent être inversées
indicateurs-et-de-donnees-sur-l-environnement-eider/I p.e. Rejets de polluants dans l’air par les principaux émetteurs
industrielsI Au niveau départemental
I NOAA data http ://oceaneconomics.org/default.aspxI Pas de
I données en ligne non documentées et similairesI jeux de données artificiels (Monte-Carlo)
I Google pour lire et convertir les fichiers de données
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Organisation & Évaluation
I Sélectionner un indicateurI Que vous connaissez un peu, vous avez vu un papier...I On souhaite comprendre son comportement, de quoi il dépendI Les régresseurs proviennent de la même baseI Ayez de bonnes idées
I Les groupesI Si possible évitent de travailler sur un même jeu de donnéesI doivent se coordonner pour présenter des modèles différents
I Pas la même variable dépendante
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Organisation & Évaluation
Dernière session du CM : présentations & échangesI Présenter une ébauche du rapport
I Vous devez avoir trouvéI une baseI un sujet - c’est-à-dire une régression potentielleI des questions à poser
I En principe, restera 2 sessions de TD pour terminerI mais pas cette année
I Vérification en TDI Groupes
I Tous les groupes sont par 3I 1 ou 2 groupes de 2 selon le nombre d’étudiants
I Sujets : Pas de doublonI On part sur 10’/groupe
I Env. 16-17 groupes : ±3hI Projection possible
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Organisation & Évaluation
Format du rapportI Cliquer sur GUIDELINESI Un rapport / groupe
I Pas plus long que 10 pagesI Pas d’introduction : 1. données, 2. modèle théorique, 3.
estimateurs utilisés (pourquoi), 4. présentation des résultatsI + 1 page de garde + biblio + annexes
IUniquement en pdf
I Envoyez à [email protected] Objet : “Rapport M1 Panel”I / Détection du plagiat
I Savez-vous ce qu’est le plagiat ?I Vous pouvez “citer”
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Organisation & Évaluation
Évaluation du CM
I 10 points pour le partiel finalI Si le rapport est renduI Questions de cours, ouvertesI Questions sur votre rapport
I 10 points pour le rapport2 Documentation des données & présentation, y-compris graphiques2 Construction du modèle économique & documentation (références)3 Qualité économétrique : modèle correct, éléments plus avancés2 Présentation & discussion des résultats économétriques, avec graphiques1 Identification de voies de recherches futures (pas de voie = 0)1 Format de qualité professionnelle
-2 si absent Script R en annexe du rapport-2 si absent Données en fichier ou lien, chargeable par le script
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Organisation & Évaluation
Évaluation
I Évaluation : contrôle continu intégralI 1º semestre
I CM 2/3I Partiel final janvier 1/3I Rapport 1/3I
Note rapport 150% note du partiel
I TD 1/3 – Chaque TD = un oralI 3 points / séance : Présence, participation, préparationI Ramené à 20I Note TD influe sur note du rapportI 0 en TD = 0 au rapport = rattrapage
I Rattrapage en juin : épreuve écrite seuleI Sans rapport : automatiquement en rattrapage