chapitre 3

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La Normalité
C'est le premier test que l'on doit faire car certains autres tests, comme celui de Goldfeld et Quandt , dépendent de la normalité des erreurs. Notons que ce test comme la plupart des autres est perturbé par la présence de points aberrants. Il est donc nécessaire de vérifier l'absence de points aberrants ou les traiter par des variables muettes si certains points ressortent nettement de l'intervalle de confiance.

tests de Normalité

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Plusieurs test sont proposés : le test de Golfeld et Quandt et les plus utilisés comme le test de Breusch-Pagan ou le test de White. La fin du chapitre est consacrée au règlement de l’hétéroscédasticité.

Après avoir vu les tests d’autocorrélation d’ordre 1 de Durbin et Watson ainsi que le test particulier de Durbin, nous aborderons l’autocorrélation d’ordre supérieur à un avec les tests de Box-Pierce, Ljung-Box et Goldfrey-Breusch. Nous insisterons tout particulièrement sur les causes pratiques de l’autocorrélation et sur le fait qu’il ne faut pas se précipiter pour traiter les cas d’autocorrélation.

On expose la méthode des MCG (moindres carrés généralisés) en insistant bien sur le fait que cette méthode ne s’applique qu’en dernier ressort, lorsque l’on a essayé toutes les possibilités exposées au chapitre précédent.

Il permet d’étudier la stabilité des coefficients d’un modèle c’est-à-dire le fait que les coefficients inconnus ne fluctuent pas au cours du temps. On étudie également comment séparer en plusieurs parties les modèles instables.

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Les Résidus Récursifs
Dans cette dernière partie, nous abordons une autre forme de résidus, les résidus récursifs qui ont de nombreux intérets. En particulier ils permettent de construire un test d'autocorrélation d'ordre 1 meilleur que DW et fournissent un test de stabilité, les test de Brown, Durbin et Evans. Tous les test classiques peuvent se faire avec ces nouveaux tests.

Résidus récursifs

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