Comme les rappels (je devrais plutôt dire “remise à niveau“) ont été particulièrement rapides, je vais prendre un peu de temps pour revenir sur quelques éléments du cours d’économétrie (d’autant plus que j’ai reçu quelques questions par mail).

• sur le calcul des estimateurs

Je vais reprendre les questions que j’ai reçu, ça sera plus simple, “je comprend pas très bien quelle méthode utilise l’opération lm(Y~X…..) sur R pour trouver les coef” ou encore “je regresse un modèle simple, je sors le summary, et j’obtiens un betaREG 3 étoiles. Toujours sur R, je compare ce betaREG avec le betaCalc = (X’X)-1 * X’Y, il est différent ! Comment expliquer cela ? Est-ce possible ?“.
Commençons par la première question: la fonction lm() utilise la méthode dite des moindres carrés, ce qui revient à calculer

en adoptant une écriture matricielle, i.e. la solution est alors

Cet estimateur est celui qui minimise la somme des carrés des erreurs. Et on peut vérifier numériquement que cet estimateur est bien celui calculé par R,

>data(cars)
>X=cbind(rep(1,nrow(cars)),cars$speed); Y=cars$dist
> X[1:5,]
      [,1] [,2]
 [1,]    1    4
 [2,]    1    4
 [3,]    1    7
 [4,]    1    7
 [5,]    1    8
> solve(t(X)%*%X)
            [,1]         [,2]
[1,]  0.19310949 -0.011240876
[2,] -0.01124088  0.000729927
> t(X)%*%Y
      [,1]
[1,]  2149
[2,] 38482
> (solve(t(X)%*%X))%*%(t(X)%*%Y)
           [,1]
[1,] -17.579095
[2,]   3.932409

ce qui correspond très précisément à ce que calcule la fonction de R

> lm(dist~speed,cars)
Coefficients:
(Intercept)        speed 
    -17.579        3.932

Et on peut aussi vérifier qu’il minimise bien la somme des carrés des erreurs,

> b0=seq(-30,10,by=3);
> b1=seq(1,7,by=.5)
> SC=matrix(NA,length(b0),length(b1))
> for(i in 1:length(b0)){
> for(j in 1:length(b1)){
 + SC[i,j]=sum((cars$dist-(b0[i]+b1[j]*cars$speed))^2)
}}
> contour(b0,b1,SC)

et je peux certifier que la valeur obtenue est bien le minimum de cette fonction (en fait c’est un résultat théorique d’optimisation).
Ca se généralise bien entendu en dimension plus grande. Alors attention, cette formule permet de calculer un estimateur du vecteur des paramètres, mais la formule est bien sûre fausse si on raisonne composante par composante.

> X=cars$speed; Y=cars$dist
> (solve(t(X)%*%X))%*%(t(X)%*%Y)
         [,1]
[1,] 2.909132

Mais ça c’est un résultat (trivial) d’algèbre linéaire. En effet, le fait d’avoir

Dit de manière un peu formelle, le produit matriciel n’est pas un produit terme à terme. La traduction économétrique de cette idée est qu’une régression multiple n’est pas une succession de régressions simples. En effet, dans l’équation précédante, le dernier terme correspond à la régression sans la constante, comme on peut le voir ci-dessous

> lm(dist~0+speed,cars)
Coefficients:
speed  
2.909

et le premier est tout simplement la moyenne empirique,

> lm(dist~1,cars)
Coefficients:
(Intercept)  
      42.98  
> mean(cars$dist)
[1] 42.98
> X=rep(1,nrow(cars)); Y=cars$dist
> (solve(t(X)%*%X))%*%(t(X)%*%Y)
      [,1]
[1,] 42.98

• sur les propriétés des estimateurs

Une question était “doit-on vérifier les propriétés de l’estimateur (sans biais, efficace etc…) du summary de la Reg ? pour chaque régression ?”
Bon, la réponse est non car c’est impossible ! Pour répéter tranquillement ce que j’avais dit plusieurs fois oralement: quand on fait un modèle (théorique), on part d’hypothèses (par exemple ici les résidus sont centrées, de variance constante). Sous ces hypothèses on a des propriétés: ce sont des théorèmes, autrement dit de la théorie. Le plus connu étant le théorème de Gauss-Markov sur le modèle linéaire, qui garantie que l’estimateur par moindre carré est BLUE (best linear unbiased estimator).
Autrement dit (si je retraduit ce que dit ce théorème), si les hypothèses sont valides, alors la théorie nous garantie que les estimateurs vérifient des propriétés, dont celle d’être sans biais, par exemple.
On ne
peut pas vérifier qu’un estimateur est sans biais, on peut juste vérifier ex post que les hypothèses sont valides (ou non), ce qui garantit (ou pas) l’absence de biais.
Mais comme on va le voir par la suite, le biais ce n’est pas forcément gênant, ce qui est important, c’est surtout la convergence. Comme le notait Clive Granger  “if you can’t even get a consistant estimator, you shouldn’t be in this business“.

• et sur des points plus théoriques

sinon la personne qui avait des soucis numériques à calculer les coefficients me demandait si cela avait un “rapport avec les plim X’E/n et plim (X’X)-1/ n“.
Pour revenir sur ce point, une hypothèse forte dans le modèle linéaire (de base) est que le bruit soit soit un vrai bruit, c’est à dire non corrélé avec la variable explicative, i.e.

En effet, sinon

autrement dit l’estimateur par moindre carré est biasé. La solution la plus naturelle pour éviter ce “problème” est d’utiliser un instrument (ou une variable instrumentale).
Mais surtout, sur cet exemple, on voit qu’on ne pourra avoir la convergence de notre estimateur par moindres carrés que si la corrélation entre le bruit et la variable explicative tend vers 0 asymptotiquement.
Il existe en effet une différence fondamentale entre le biais et la consistance (ou la convergence vers la vraie valeur).

• un estimateur sans biais est généralement convergent (et de manière consistante)
• un estimateur biaisé peut ne pas converger

Prenons un petit exemple pour illustrer ces points. On supposera n₁ < n₂ < n₃par la suite. Comme je l’ai expliqué auparavant, la distribution de l’estimateur est une propriété théorique qui ne peut se voir sur un jeu de données (à moins de faire des simulations mais ça sort du cadre de mon billet d’aujourd’hui). La figure ci-dessous correspond au cas sans biais, et convergent

La figure ci-dessous correspond au cas biaisé, mais convergent, et consistant, au sens où asymptotiquement, l’estimateur sera sans biais.

Enfin, un dernier cas correspondant au cas biaisé, convergent, mais non consistant. Asymptotiquement l’estimateur sera toujours biaisé,

Mais revenons un peu sur la formaliation sous-jacente au modèle linéaire. Les propriétés sur les résidus sont conditionnelles aux variables explicatives, en particulier.

(c’est l’hypothèse d’homoscédasticité et d’indépendance des résidus). Bon, il faut aussi l’absence de relation linéaire entre les variables explicatives, ce qui se traduit parfois comme une absence de collinéarité.
On peut s’intéresser aux propriétés asymptotiques de l’estimateur. Pour cela, il faut peut être rappeler ce que signifie la convergence pour une variable aléatoire (en statistique mathématique, les estimateurs sont vus comme des variables aléatoires). On dira que  converge en probabilité vers , parfois noté

si

Par exemple la loi des grands nombres garantie que, pour un échantillon i.i.d.

si l’espérance des variables est finie, alors

Alors sous les hypothèses mentionnées auparavant, on peut montrer que, dans le modèle linéaire,

On parlera alors d’estimateur convergent. On peut aussi montrer que

Mais formellement,

si

Voilà en gros quelques éléments pour répondre aux questions, mais tout ça sera repris en détails dans le cours d’économétrie 1 qui commencera très bientôt… et surtout d’économétrie 2 qui abordera les aspects dynamiques.