Programme. Master 1 EQUANT - Université Lyon 2 S1 2015/2016.

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1 Master 1 EQUANT - Université Lyon 2 S1 2015/2016 TD d Econométrie Avancée monnery@gate.cnrs.fr Page web du cours : Login : etu-monnery Mot de passe : etudiant2015 Durée : 1H45 x 7 séances Dates : 5/10 ; 12/10 ; 19/10 ; vacances ; 2/11 ; 9/11 ; 16/11 ; 23/11 Evaluations (1/3 de la note globale) : 1 : Exercice pratique en groupe 1H30 (50%) 2 : Examen individual 1H30 (50%) Programme 1 Rappels sur les MCO 2 Hétéroscédasticité 3 Endogénéité 4 Systèmes d équations simultanées 5 Eval 1 : Exercice pratique en groupe Par groupes de 4-5 tirés aléatoirement. 6 Eval 2 : Examen individuel Application + Questions de cours

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3 1 Rappels sur les MCO La demande d essence La base ex1-gasoline.dta contient des informations sur l évolution du prix et de la consommation d essence aux Etats-Unis entre 1953 et Décrire les données contenues dans la base 2 Créer une variable gasq mesurant la demande d essence en volume. A partir de gasq, créer une variable de la demande d essence par habitant capgasq (per-capita gas quantity). Donner des labels à ces deux variables. 3 Estimer le modèle permettant d obtenir les élasticités (de la demande) suivantes : demande d essence par rapport au revenu demande d essence par rapport au prix de l essence Commenter les résultats. 4 Comparer les résultats lorsqu une tendance temporelle t est ajoutée. Quid d une tendance quadratique? 5 Tester si l élasticité revenu est significativement différente de 1. 6 Ajouter des indices de l inflation des prix : lnpd, lnpn et lnps. Comment savoir si ces ajouts améliorent le modèle? 7 Tracer l évolution du logarithme de la demande d essence par habitant au cours du temps et tester s il y a une rupture dans cette tendance temporelle (test de Chow). 8 Enregistrer la base modifiée ex2-gasoline.dta.

4 2 Hétéroscédasticité Dépenses de carte de crédit 1 Décrire les données contenues dans la base. 2 Estimer le modèle suivant par MCO, en restreignant l échantillon aux individus ayant des dépenses non nulles : avgexp i = α 1 + α 2 age i + α 3 income i + α 4 income 2 i + α 5 owner i + u i Interpréter les résultats obtenus. 3 Tracer les résidus empiriques en fonction du revenu. Commenter. 4 Tester la présence d hétéroscédasticité : Test de White Test de Goldfeld-Quandt Test de Breusch-Pagan (LM test) 5 Corriger l hétéroscédasticité : Par la méthode des Moindres Carrés Pondérés (WLS) Par la matrice de White

5 3 Endogénéité Temps de travail et salaire horaire des femmes On cherche à estimer l effet causal du temps de travail des femmes sur leurs salaires horaires. On se base sur un extrait de l enquête Emploi 2002 de l INSEE. On ne conserve que les actifs, agés de 30 à 54 ans, et on élimine les valeurs aberrantes (age de fin d étude compris [0,99] ; salaire mensuel compris [80,15000] ; nombre d heures hebdo compris [6,64]) 1 Conserver uniquement l échantillon souhaité et décrire les données. 2 Estimer le modèle suivant par MCO, et commenter : ln salh i = α 1 +α 2 adfe i +α 3 adfe 2 i +α 4 exp i +α 5 exp 2 i +α 6 ln hh i +u i (1) 3 On suspecte que le nombre d heures travaillées est endogène. Quelles sont les sources possibles d endogénéité? Quelle est la source la plus probable ici? 4 Estimer un modèle à variables instrumentales par MC2E. Instruments : nombre d enfants par classes d age, et type de ménage 5 Tester la présence d endogénéité Test de la régression augmentée (Durbin-Wu-Hausman) Test d Hausman 6 Evaluer la robustesse de l estimation par instrumentation Les instruments sont-ils puissants? F-test (F* > 10), t-test, R 2 Les instruments sont-ils valides? Régression des résidus sur les X et les Z (F-test), test de Sargan Les instruments choisis ne semblent pas valides. On propose donc une nouvelle construction basée sur deux instruments : nombre total d enfants (variable continue) et statut familial (1 en couple ; 0 seul). 7 Estimer ce nouveau modèle par MC2E. 8 Tester la robustesse des résultats (puissance, validité).

6 4 Systèmes d équations simultanées Temps de travail et salaire horaire des femmes On s intéresse au système d équations simultanées suivant : ln salh i = α 0 + α 1 ln hh i + α 2 adfe i + α 3 adfe 2 i + α 4 exp i + α 5 exp 2 i α 6 sect1 i + α 7 sect2 i + α 8 sect3 i + u 1i ln hh i = β 0 + β 1 adfe i + β 2 adfe 2 i + β 3 exp i + β 4 exp 2 i + β 5 enftot i + β 6 seul i + u 2i 1 Ecrire le modèle structurel sous forme matricielle. 2 Ecrire le modèle sous forme réduite. 3 Donner les conditions d identification du modèle. 4 Appliquer les méthodes d estimation suivantes : Moindres Carrés Ordinaires Moindres Carrés Indirects Moindres Carrés en 2 Etapes Moindres Carrés en 3 Etapes