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Discussion

Cette discussion porte sur le troisème travail pratique. Je ne répondrai qu'aux questions posées sur ce forum: je ne répondrai pas aux questions posées par courriel.

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Troisième travail pratique

Diana, 2014/11/17 06:20
Bonjour Monsieur,

Pour faciliter l'estimation des régressions sur des sous-échantillons dans le troisième travail pratique (exercice 5.1_cps80), serait t-il possible de nous fournir un fichier MsExcel qui séparera les sexes (Female 1 et 0)??

Merci
Sebastien Blais, 2014/11/17 06:31
Pour les questions 5.1.j-k, vous ne devez pas estimer deux régressions (comme nous l'avions fait dans le premier travail pratique). Vous devez plutôt utiliser la technique décrite à la section 5.3.1 (que nous n'avons pas encore présentée en classe). Brièvement, il s'agit d'ajouter un nouveau régresseur qui permet de répondre directement à la question à l'aide d'un test t.
Marie-Ève, 2014/11/24 06:54
Bonjour,

Pour estimer le modèle de régression à 5.1 j, nous avons ôté le terme d'interaction entre le genre et le niveau d'études. Aurait-il fallu le garder?

Merci!
Sebastien Blais, 2014/11/24 07:13
Je vous réponds par une question: Est-ce que omettre ce terme d'interaction peut causer un biais d'omission?
Diana, 2014/11/17 06:54
Parfait!!
Merci
Guillaume Lefebvre Sigouin, 2014/11/20 08:25
Pour la question empirique 5.1 d): Quelle est la différencence entre "Estimez la régression du logarithme e du salaire horaire moyen, ln(AHE)" vs le c): "Estimez la régression du logarithme du salaire moyen, ln(AHE)?
Sebastien Blais, 2014/11/21 07:07
C'est une coquille. La variable dépendante est la même dans les régressions b), c) et d).
Danick Richer, 2014/11/20 13:52
Bonjour,

à la question #2, au numéro 5.1 H), pour obtenir le graphique du modèle B, nous calculons (l’âge * la pente obtenu dans la régression linéaire du modèle B), mais le graphique avec les données obtenues ne font aucun sens, c'est-à-dire qu'il est toujours linéaire. Y a-t-il un calcul supplémentaire à faire?

De plus, est-ce que l'utilisation du LN(AHE) change nos données?
Sebastien Blais, 2014/11/21 07:12
Vous ne faîtes pas erreur (indice: regardez la significativité du coefficient associé à Age^2 dans la régression d) ). Vos réponses aux question e)-g) devraient aussi vous rassurer.

On vous demande bien le graphique de "ln(ahe)" en fonction de "age".
carine, 2014/11/21 11:37
bonjour monsieur,
est il possible de nous fournir le fishier excel que vous avez utiliser pour les explicatiosn de cours du 11 novembre, merci.
Sebastien Blais, 2014/11/21 12:00
J'avais fourni ce fichier: http://www.sebastienblais.com/docuwiki/_media/teaching/fall2014/fin1003/demo_icnonlin.xlsx
J'ai fait plusieurs choses en classe. Qu'est-ce que vous aimeriez avoir?
carine, 2014/11/21 12:10
au fait je cherche le document ou vous avez exprime le revene et le revenu carree, sur le regresseur. j,essaye de repondre au
question a. 5.1 ou vous voulais que on estime la variation du salaire en fonction de l,age en prenant en consideration les regresseur aga, . on class vous avex demotre un exemple lorseque le regresseur s,eleve au carre . et je sais que vous avez demotre la solution en class mais pour moi ce n'est toujour pas clair car je trouve les meme resultat pour Bacc=0 et femme =0

merci
Sebastien Blais, 2014/11/22 11:41
d,accord' gé mit 1 fishiez xl aves le reglession q--bique, poor scor et revene: http://www.sebastienblais.com/docuwiki/_media/teaching/fall2014/fin1003/demo_regcubiquel.xlsx

(Je garde précieusement votre message pour la première séance de mon cours de l'automne prochain, merci.)
Chantal Boivin, 2014/11/21 15:05
Bonsoir, M. Blais

Question 5.1 a Pour la variation du salaire devons-nous prendre seulement la constante et la pente et laisser tomber les variables binaires ou nous faisons ou nous prenons le modèle de régression quadratique? Nous avons fait les deux et nous ne sommes pas certaine.

Question5.1 e-f-g Nous devons nous baser sur quoi pour comparer les régresseurs? Nous ne pouvons pas utiliser le R2^ajusté car nous n'avons pas le même nombre?

merci

Chantal Boivin
Sebastien Blais, 2014/11/22 11:32
Dans toutes les questions, vous incluez les variables binaires Female et Bachelor. Par contre, la valeur estimée des coefficients associés à ces régresseurs n'affectent le calcul de la variation du salaire.

Le principal avantage du R^2 ajusté (par rapport au R^2) est de permettre la comparaison de régressions comportant un nombre de régresseurs différent. Donc, oui le R^2 ajusté est une mesure pertinente. Considérez aussi la significativité des coefficients dans chaque régression. Votre réponse à la question h complétera l'analyse graphiquement.
Marie-Ève, 2014/11/25 10:18
Bonjour, à la question 10.2 b), la question est le paramètre estimé de AR(2) est-il statistiquement significativement différent de zéro. Avons-nous bien compris la question, si nous répondons en faisant une statistique t sur le beta 2?
Sebastien Blais, 2014/11/27 08:04
Exact.
Sabrina , 2014/11/25 12:33
Bonjour, à la question 10.2 c) on demande d'estimez des modèles AR(3) et AR(4) et ensuite d'expliquer au moyen du BIC le nombre de retards. Est-ce qu'on doit faire deux modèles de régression différents un avec le AR(3) et un autre avec le AR(4) et ensuite faire le BIC pour les deux ou seulement faire une régression avec un seul BIC ?
Sebastien Blais, 2014/11/27 08:07
Vous estimez au total 4 régressions: AR(1), AR(2), AR(3) et AR(4). Vous calculez ensuite le BIC associé à chaque régression. Voir le fichier mis en ligne ce matin pour l'exercice 10.2 d).
Alex racine, 2014/11/26 08:16
Bonjour,

Concernant la question 10.3, pour estimez ma régression avec une tendance déterministe avec excel, est-ce qu'il suffit d'ajouter une colonne énuméré de 1 jusqu'à 250 (environ) qui correspondrait au trimestre respectif (donc 1 pour trimestre 1 de 1955, 2 pour trimestre 2 de 1955 , et ainsi de suite jusqu'à 2009 ...) ?

Aussi, la question demande de tester la présence d'une racine unitaire dans le modèle AR. Le nombre de retard de notre régression a-t-il une incidence sur le score du test. En d'autres mots, vaut-il mieux mieux faire notre test avec un modèle AR(0), AR(1), AR(2), AR(3) ou AR(4) ?

Merci.
Sebastien Blais, 2014/11/27 08:10
Oui.

Voir concept-clé 10.8: on vous dit d'utiliser le BIC pour choisir le nombre de retard. C'est ce que vous avez fait à la question 10.2.
Vincent, 2014/11/27 14:44
Bonjour M. Blais

J'aurais plusieurs petites questions.

Pour la question 10.1 est ce que nous devons estimer une régression pour répondre aux questions ou ce n'est pas nécessaire.
- 10.1 c) Estimer l'écart type, Est-ce valide d'utiliser la fonction Ms Excel ECARTYPE.STANDARD si non, comment on la calcul.
- 10.1 d) Est ce que nous devons passer par l'utilitaire d'analyse / Analyse de corrélation comme nous avons vue brièvement aujourd'hui en classe?

Pour la question 10.2 a), Est-ce possible de reformuler "déterminé le paramètre associé à se modèle" ... je ne comprends pas exactement ce que l'on cherche.

Merci beaucoup.

Vincent
Sebastien Blais, 2014/11/30 12:52
Non, il n'y a pas de régression à estimer pour répondre à la question 10.1.

10.1.c: oui.
10.2.d: oui, mais vous pouvez aussi calculer l'autocorrélation à partir des formules 10.3 et 10.4.

10.2.a: on vous demande la pente
Bruno Lavictoire, 2014/11/27 19:55
Bonjour,

À la page 396 du manuel, il est mentionné qu'il est préférable de retenir une valeur de p plus large que faible lors de l'utilisation de la statistique DFA. Devrions-nous alors utiliser l'AIC plutôt que le BIC pour la question 10.3?

Dans la même veine, est-il possible que les valeurs de p recommandées par BIC et AIC diffèrent de plusieurs retards?

De plus, je me demande si mon estimation d'une régression du type ∆Yt= B0 + αt + δYt-1 + B1∆Yt-1 correspond aux critères de la question 10.3. Avec cette régression, mon hypothèse nulle est h0: δ = 0.

Merci beaucoup et bonne fin de semaine,

Bruno
Sebastien Blais, 2014/11/30 12:56
Ce n'est pas une mauvaise idée.

Oui, c'est possible.

Oui.
Chantal Boivin, 2014/11/30 12:16
Bonjour, M. Blais

J'ai de la difficulté avec la question 10.5. Pour la 10.5 a j'ai fait une régression linéaire avec Real GDP comme delta Y (Yt=ln( RealGDP)) et T Bill Rate comme delta X (Xt=ln(TBillRate) pour la AR (1) et pour ARE (1,4) j'ai pris delta Y (Yt=ln( RealGDP)) et delta Xt-4. Je ne suis pas certaine d'avoir choisi les bonnes données. Pourriez-vous confirmer svp. Pour 10.5b, je ne suis pas certaine, dois-je juste comparé les deux statistiques F ou j'utilise la formule 10.17 et je remplace les chiffres pour faire comme 10.18?

merci

Chantal Boivin
Sebastien Blais, 2014/11/30 13:06
Plusieurs commentaires:
- on ne vous demande pas de prendre le différence logarithmique de R(t), simplement la différence
- dans un AR(1), il y a une seul régresseur: la première différence de la variable dépendante
- dans un ARE(1,4), il y a 5 régresseurs: la première différence de la variable dépendante et les quatre premiers retards de la première différence de R
- un test de causalité de Granger, c'est un test F sur les coefficients associés aux quatre premiers retards de la première différence de R. Vous devez estimer deux régressions et utiliser la formule 4.13 comme dans le deuxième travail pratique (4.1.f).
steven kouassi, 2014/11/30 14:27
Salut Mr, je ne sais pas comment répondre à la question 1.h car j'ai pas de valeur pour calculer la P-valeur afin de tester les hypothèse. merci
Bruno Lavictoire, 2014/11/30 16:15
Vous n'avez pas besoin de p-valeur pour répondre à cette question. Relisez la avec une attention particulière sur la première phrase.
carine, 2014/11/30 15:24
monsieur pouvez vous nous dire quelles formules avez vous utilise pour calculer les valeurs de B1, B2, B3 et la constante dans votre demo-exo10.2

merci
Bruno Lavictoire, 2014/11/30 16:07
Ces valeurs sont données dans l'énoncé de l'exercice 10.2 à la page 413 du manuel.
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