Econométrie dossier régression multiple

[fabien3544]

Bonjour,

Je suis en L3 ECO-Gestion et je dois faire un dossier en économétrie sur une régression linéaire multiple. Je dois juste trouver un sujet et des données sur 20ans au moins, faire la régression sur excel et puis expliquer mon modèle et les variables retenues.
J'ai eu quelques idées mais à chaque soit je ne trouve pas les données ou le modèle n'est pas bon. Si quelqu'un avait une idée de sujet avec des données.

Merci beaucoup!

[MathematicienPoche]

Tu pourrais utiliser le cas typique très intéressant de l'épargne de la population en fonction de leur revenu. Beaucoup de données sont disponibles à ce sujet et beaucoup de variables explicatives entre en jeux. Aussi, tu peux parler du caractères hétéroskédastique de ton modèle par la suite.

[fabien3544]

Bonjour,
Pour l'exemple du taux d'épargne j'explique ce taux pour différents pays mais je pourrais l'expliquer par quelles variables : PIB/hab...?

Sinon j'ai essayé sur le PIB/hab expliqué par la répartition du travail par secteur d'activité (agriculture, industrie, service). mais je trouve un R² de 0,505 ce n'est donc pas satisfaisant?

Merci

[Dlzlogic]

Bonjour,
Pour l'exemple du taux d'épargne j'explique ce taux pour différents pays mais je pourrais l'expliquer par quelles variables : PIB/hab...?

Sinon j'ai essayé sur le PIB/hab expliqué par la répartition du travail par secteur d'activité (agriculture, industrie, service). mais je trouve un R² de 0,505 ce n'est donc pas satisfaisant?

Merci

Si j'ai bien compris, il s'agit de régression multiple, c'est à dire avec plusieurs variables. Pas plus que la régression avec 2 variables, la régression multiple est forcément linéaire.

[fabien3544]

oui c'est bien une régression linéaire multiple que je dois effectuer, l'exemple du taux d’épargne n'est donc pas bon?

[MathematicienPoche]

oui elle est bonne. Tu peux faire une régression multiple pour le taux d'épargne en fonction du revenu. Mais le revenu est en fonction de la scolarité et de d'autres facteurs, si bien que ton modèle pour le taux d'épargne aura plus qu'une variable explicative. Ce qui va se passer par contre, c'est que plus le revenu va augmenter, plus ta variance du taux d'épargne va aussi augmenter.

Sinon tu peux aussi prendre des cas médicaux. Par exemple la sclérose en plaques (une maladie dégénérative) est connue plus fréquente par rapport à la distance de l'équateur, et aussi au taux de vitamine D dans notre corps.

Il y a une tonne de cas en fait.

[fabien3544]

J'ai fait des recherches pour le taux d'intérêt et c'est plus compliqué que ça finalement
http://cib.natixis.com/flushdoc.aspx?id=63140 page 5
ça dépend du pays, de l'âge de la population...
Merci pour l'exemple des cas médicaux mais je n'ai pas trop les compétences...

Sinon j'avais pensé prendre l'exemple du prix du m² des appartements par départements et l'expliquer par le PIB par habitant, le nombre de logements sociaux, la densité, si quelqu'un à d'autres variables qui pourrait fonctionner?

[L3EQ]

Bonjour,

Nouveau sur le forum je profite de cette discussion pour a mon tour poser une question. Je dois estimer un modèle à partir de données collectées sur un site de notre choix. J'ai décidé de tester la relation entre le taux de migration de 140 pays et un ensemble de variables qui évaluent les conditions économiques de ce pays or quelque soit la maniere dont j'ai tourné mon modele j'arrive toujours a un R² proche de 0 ainsi qu'un t-student et un F inférieur au seuil de significativité. Je peux m'etre trompé de variables explicatives bien entendu mais je voudrais savoir d'abord s'il n'y a pas une autre erreur qui pourrait expliquer ce manque de significativité...

Ci joint les données collectées pour l'année 2011, je précise que nous travaillons sur shazam

Soit TM=Tx de migration, IDEM=indice de démocratie, IDH indice de devel humain, PO=prelevement obligatoire, PIB... TXI taux d'inflation. Les données viennt du site http://www.statistiques-mondiales.com

TM IDEM IDH PO PIB TXI
3,31 2.48 39,8 8,8 1000 7,7
-6,19 7.79 61,9 25,6 11000 5
-3,34 5.81 73,9 25,6 7800 3,9
-0,27 3.44 69,8 40,2 7200 4
0,54 8.34 90,5 45 37900 2,3
0,82 3.32 48,6 48,1 5900 14,3
-0,64 1.77 77 50,3 24000 5
-3,76 4.09 71,6 22,6 5400 7,6
6,03 9.22 92,9 31,8 40800 3,4
1,81 8.49 88,5 48,8 41700 3,3
-1,14 3.15 70 13,3 10200 7,8
16,1 2.92 80,6 29,4 27300 0,3
-1,57 5.86 50 11,5 1700 10,7
1,22 8.05 88,6 50,3 37600 3,1
0 6.06 42,7 19,2 1500 3,3
0 4.57 52,2 49 6000 6,8
-0,92 5.84 66,3 45,7 4800 10,1
4,82 7.63 63,3 32 16300 7,8
-0,09 7.12 71,8 39,9 11800 6,9
-2,82 6.78 77,1 34,3 13500 4
0 3.59 33,1 22,1 1500 3,6
3,22 4.01 31,6 19,8 400 9
-0,34 4.87 52,3 16 2300 6,2
0 3.41 48,2 19,9 2300 3,4
5,65 9.08 90,8 38,9 40500 2,9
-0,66 7.92 56,8 29,5 4000 6,5
0 1.82 34,3 13,6 800 2,6
0 7.54 80,5 22,7 16100 3,3
-0,33 3.14 68,7 22,9 8400 5,4
11,21 7.29 84 41,7 29100 3,3
-0,67 6.63 71 28,7 10100 3,4
0 3.52 43,3 21,4 1200 3,8
-0,71 2.89 53,3 43,1 4600 6
0 8.06 89,7 24 31700 4,2
0,87 8.10 74,4 14,8 11500 5,3
0 3.08 40 18,4 1600 5,2
1,55 6.73 79,6 47,2 18300 3,2
-3,56 3.52 77,6 76,8 9900 4,7
2,41 9.52 89,5 57 40200 2,8
5,33 2.68 43 36,8 2600 7
-0,52 5.72 72 48,2 8300 4,7
-0,21 3.95 64,4 19,3 6500 13,3
3,89 8.02 87,8 35,7 30600 3,1
-3,31 7.61 83,5 38,9 20200 5
4,18 8.11 91 22 48100 3
-0,01 3.79 36,3 17,2 1100 28,6
0,62 9.06 88,2 52,6 38300 3,3
1,46 7.77 88,4 51,8 35000 2
-2,2 3.48 67,4 35,1 16000 1,6
-4,06 4.74 73,3 29 5400 10,3
-0,58 6.02 54,1 22,5 3100 8,8
2,32 7.65 86,1 41,6 27600 2,9
-2,12 5.88 57,4 12 5000 6,4
0 2.79 34,4 21,2 1100 16
0 1.99 35,3 19,6 1100 5,2
-8,32 4.00 45,4 16,9 1200 9,3
-1,25 5.84 62,5 17,6 4300 7
1,39 7.04 81,6 53,6 19600 3,7
-0,05 7.30 54,7 9,6 3700 6,8
-1,15 6.53 61,7 16,6 4700 5,7
-0,13 1.98 70,7 18,7 12200 22,5
0,86 8.56 90,8 35,3 39500 2,4
0,53 9.65 89,8 42,4 38000 4,5
2,08 7.53 88,8 27,8 31000 3,2
4,86 7.74 87,4 47,4 30100 2,3
-5,34 7.13 72,7 26,3 9000 7,7
0 8.08 90,1 33,9 34300 0,4
-14,26 3.89 69,8 20,8 5900 6,4
-3,27 3.24 74,5 20 13000 8,3
5 4.71 58,4 19,7 1700 11
-2,6 4.34 61,5 28,9 2400 18,6
0,65 3.74 76 69,2 40700 5,6
-1,16 2.10 61,9 21,6 2700 7,8
-8,42 6.33 45 51,7 1400 7,2
0 7.05 80,5 36,2 15400 4,3
15,85 5.32 73,9 24,3 15600 5,2
0 3.55 76 50,9 14100 6,1
-0,72 7.24 81 32,6 18700 4
8,24 8.88 86,7 42,3 84700 3,4
-0,48 6.16 72,8 29,6 10400 4,4
0 3.93 48 16,3 900 10,9
-0,39 6.19 76,1 21,4 15600 3,3
0 5.84 40 31,4 900 7,5
-3,77 3.83 58,2 26,2 5100 1,9
0 8.04 72,8 21,7 15000 6,7
-0,91 4.17 45,3 33,2 2200 6,5
-3,24 6.93 77 23,2 15100 3,4
-1,13 6.33 64,9 39 3400 7,7
0 6.23 65,3 39,6 4500 10,6
-2,18 4.90 31,7 30,5 1100 11,7
-0,31 1.77 48,3 4 1300 8,9
0,2 6.24 62,5 30 7300 5,3
0,61 4.24 45,8 20,9 1300 7,8
-3,54 5.56 58,9 34,3 3200 8,4
0 4.16 29,5 23,4 800 4
-0,1 3.83 45,9 9,6 2600 10,8
1,7 9.80 94,3 58,9 53300 1,4
2,28 9.26 90,8 40,4 27900 4,5
-2,74 1.74 64,1 33,4 3300 16
-2,17 4.55 50,4 12,7 2800 13,9
-0,42 7.08 76,8 25,8 13600 5,9
0 6.32 46,6 31,5 2500 8,4
-0,08 6.40 66,5 19,3 5500 8,9
2,33 8.99 91 46,2 42300 2,3
-3,2 6.59 72,5 31,2 10000 3
-0,47 7.12 81,3 18,5 20100 4
2,98 7.81 80,9 45,4 23200 3,2
-4,94 3.18 83,1 35,4 102700 2,8
0,97 8.19 86,5 40,9 25900 1,9
-0,26 6.54 78,1 31,9 12300 6,1
2,6 8.16 86,3 41,2 35900 4,5
0,29 3.92 75,5 21,2 16700 8,9
1,06 3.25 42,9 23 1300 5,5
-1,9 5.51 45,9 22,7 1900 3,4
0 6.33 76,6 42,2 10700 11,3
-4,25 4.51 33,6 17,5 800 18
4,63 5.89 86,6 15,9 59900 4,6
0,29 7.35 83,4 33,9 23400 4
0,39 7.76 88,4 44,6 29100 1,9
-0,29 2.38 40,8 14,2 3000 15,8
-2,16 6.58 69,1 14,8 5600 7,7
1,65 9.50 90,4 51,6 40600 2,5
1,29 9.09 90,3 34,9 43400 0,4
0 6.65 68 18,5 9500 19,5
0 3.26 52,2 25,7 5200 8
-11,18 1.99 63,2 18,4 5100 7
-0,53 5.64 46,6 19,6 1500 11,1
-3,84 1.62 32,8 31,5 1900 6,5
0 6.55 68,2 19,5 9700 4,1
0 7.22 49,5 29,1 3100 7,5
-6,93 7.16 76 33 20300 5,2
-1,79 5.53 69,8 23,3 9500 3,7
-1,92 1.72 68,6 15,1 7500 15
0,51 5.73 69,9 23,2 14600 7,8
-0,09 5.94 72,9 30,7 7200 9
-1,63 8.17 78,3 29,7 15400 7,8
0 5.08 73,5 28,4 12400 28,9
-0,35 2.96 59,3 28,2 3300 18,9
0 2.57 46,2 24,5 2500 20
-0,84 6.19 43 19,2 1600 8,4



Merci d'avance

[Dlzlogic]

Bonjour,
Je n'ai pas vu d'anomalie dans votre liste. Je trouve même que les résultats sont très bons.
Il faudrait que vous expliquiez de façon plus précise ce que vous faites, comment vous le faites etc.

[L3EQ]

avec ces données la, lorsque j'effectue une régression linéaire, le R² associe est quelque soit le nombre de variable que j'incorpore proche de 0. Intuitivement il me semblait que ces variables explicatives pouvaient etre pertinentes... peut etre me suis trompé

[Dlzlogic]

On peut appeler "régression linéaire" une régression qui peut s'écrire de la forme
Y = A + B.X
où Y peut être une fonction de y et X peut être une fonction de x.
Par exemple y = A + B ln(x).
En d'autres termes la régression linéaire n'interdit pas de faire un changement de variable. Par contre, elle sous-entend qu'il n'y a que 2 paramètres A et B.