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Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Les tests robustes à l’hétéroscédasticité de forme inconnue

Vendredi 3 mai 2002 à 9h30

Les tests robustes à l’hétéroscédasticité de forme inconnue

Emmanuel Flachaire (EUREQUA, Paris 1)

Résumé : En présence d’hétéroscédasticité de forme inconnue, l’estimateur par Moindres Carrés Ordinaires des paramètres n’est plus efficace, son estimateur de la matrice de covariance est non-convergent. Eicker (1963) et White (1980) ont développé un estimateur de la matrice de covariance robuste à l’hétéroscédasticité de forme inconnue, qui permet de faire de l’inférence. Cet estimateur est largement utilisé en pratique. Cragg (1983) a propose un estimateur plus efficace, qui utilise comme instruments les puissances respectives et les produits-croisés des régresseurs. Toutefois, ce dernier est peu utilisé en pratique car ses performances en échantillon fini ne sont pas bonnes. Dans cet exposé, nous montrons qu’a l’aide des méthodes du bootstrap et de l’utilisation des résidus contraints dans la construction des estimateurs, les tests basés sur l’estimateur de Cragg sont largement plus performants en échantillons finis que ceux basés sur l’estimateur de Eicker et White. Finalement, nous montrons qu’une inférence fiable et efficace peut être obtenu, même pour des échantillons de petite taille.

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