La régression multivariée contrainte PLSReport as inadecuate




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1 ID2 - Institut Droit et Economie des Dynamiques en Europe

Résumé : La régression multivariée contrainte RMC présente de nombreuses applications en économétrie, notamment dans le cas de données de panels ou lorsqu-il s-agit de mettre en évidence des relations de cointégration entre les variables. Le modèle s-écrit : Y=XB+ZC+U, où Y, B et Z désignent des ensembles variables quantitatives et U un vecteur gaussien, et il est contraint car B=ab , le rang de a étant inférieur au nombre de variables X. Les variables Xa sont alors obtenues par l-analyse canonique entre l-espace engendré par les résidus des régressions de X par rapport à Z et l-espace engendré par les résidus de Y par rapport à Z ; or, les résultats de cette analyse canonique peuvent être très sensibles à de faibles variations des données de départ. En effet, d-une part, les résidus d-une régression, lorsque celle-ci a un fort pouvoir explicatif, ont une faible variance et sont donc peu robustes ; d-autre part, les composantes canoniques sont elles même très sensibles à des variations des variables engendrant les espaces. Cette communication met en évidence les propriétés que doivent remplir les variables Xa pour être robustes ; un compromis entre ces propriétés débouche sur une nouvelle méthode de calcul des variables Xa proche des techniques PLS.





Author: Philippe Casin - Francois Marque -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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