Problèmes d'économétrie multivariée et Excel

La plupart des départements d'économie exigent que les étudiants de deuxième ou troisième année du premier cycle complètent un projet d'économétrie et rédigent un document sur leurs résultats. Des années plus tard, je me souviens à quel point mon projet était stressant, j'ai donc décidé d'écrire le guide des articles de terminologie en économétrie que j'aurais aimé avoir quand j'étais étudiant. J'espère que cela vous évitera de passer de longues nuits devant un ordinateur.

Pour ce projet d'économétrie, je vais calculer la propension marginale à consommer (MPC) aux États-Unis. (Si vous êtes plus intéressé par un projet d'économétrie univariée plus simple, veuillez consulter "Comment faire un projet d'économétrie sans douleur") La propension marginale à consommer est définie comme le montant qu'un agent dépense lorsqu'il reçoit un dollar supplémentaire du revenu personnel disponible d'un dollar supplémentaire. Ma théorie est que les consommateurs gardent une somme d'argent de côté pour les investissements et les urgences et dépensent le reste de leur revenu disponible en biens de consommation. Par conséquent, mon hypothèse nulle est que MPC = 1.

Je souhaite également voir comment les variations du taux préférentiel influencent les habitudes de consommation. Beaucoup croient que lorsque le taux d'intérêt augmente, les gens épargnent plus et dépensent moins. Si cela est vrai, il faut s'attendre à une relation négative entre les taux d'intérêt tels que le taux préférentiel et la consommation. Ma théorie, cependant, est qu'il n'y a pas de lien entre les deux, donc toutes choses étant égales par ailleurs, nous ne devrions voir aucun changement dans le niveau de la propension à consommer lorsque le taux préférentiel change.

Afin de tester mes hypothèses, je dois créer un modèle économétrique. Nous allons d'abord définir nos variables:

Oui_t est la dépense de consommation personnelle nominale (PCE) aux États-Unis.
X_2t est le revenu nominal après impôt disponible aux États-Unis. X_3t est le taux préférentiel aux États-Unis

Notre modèle est alors:

Où b ₁, b ₂, et B ₃ sont les paramètres que nous allons estimer par régression linéaire. Ces paramètres représentent les éléments suivants:

• b₁ est le montant du niveau de PCE lorsque le revenu nominal après impôt disponible (X_2t) et le taux préférentiel (X_3t) sont tous les deux nuls. Nous n'avons pas de théorie sur ce que devrait être la "vraie" valeur de ce paramètre, car il nous intéresse peu.
• b₂ représente le montant de PCE qui augmente lorsque le revenu nominal disponible après impôt aux États-Unis augmente d'un dollar. Notez que c'est la définition de la propension marginale à consommer (MPC), donc b₂ est tout simplement le MPC. Notre théorie est que MPC = 1, donc notre hypothèse nulle pour ce paramètre est b₂ = 1.
• b₃ représente le montant du PCE qui augmente lorsque le taux préférentiel augmente d'un pour cent complet (disons de 4% à 5% ou de 8% à 9%). Notre théorie est que les variations du taux préférentiel n'influencent pas les habitudes de consommation, donc notre hypothèse nulle pour ce paramètre est b₂ = 0.

Nous allons donc comparer les résultats de notre modèle:

à la relation hypothétique:

où b ₁ est une valeur qui ne nous intéresse pas particulièrement. Pour pouvoir estimer nos paramètres, nous aurons besoin de données. Le tableur Excel "Personal Consumption Expenditure" contient des données trimestrielles américaines du 1er trimestre de 1959 au 3ème trimestre de 2003. Toutes les données proviennent de FRED II - La Réserve fédérale de St. Louis. C'est le premier endroit où vous devriez aller pour les données économiques américaines. Après avoir téléchargé les données, ouvrez Excel et chargez le fichier appelé "aboutpce" (nom complet "aboutpce.xls") dans le répertoire dans lequel vous l'avez enregistré. Passez ensuite à la page suivante.

Soyez sûr de continuer à la page 2 de «Comment faire un projet d'économétrie multivariée sans douleur»

Nous avons le fichier de données ouvert, nous pouvons commencer à chercher ce dont nous avons besoin. Nous devons d'abord localiser notre variable Y. Rappelez-vous que Y_t est la dépense nominale de consommation personnelle (PCE). En analysant rapidement nos données, nous constatons que nos données PCE se trouvent dans la colonne C, intitulée "PCE (Y)". En regardant les colonnes A et B, nous voyons que nos données PCE vont du 1er trimestre de 1959 au dernier trimestre de 2003 dans les cellules C24-C180. Vous devriez noter ces faits car vous en aurez besoin plus tard.

Maintenant, nous devons trouver nos variables X. Dans notre modèle, nous n'avons que deux variables X, qui sont X_2t, revenu personnel disponible (DPI) et X_3t, le taux préférentiel. Nous voyons que DPI est dans la colonne marquée DPI (X2) qui est dans la colonne D, dans les cellules D2-D180 et le taux préférentiel est dans la colonne marquée Prime Rate (X3) qui est dans la colonne E, dans les cellules E2-E180. Nous avons identifié les données dont nous avons besoin. Nous pouvons maintenant calculer les coefficients de régression à l'aide d'Excel. Si vous n'êtes pas limité à l'utilisation d'un programme particulier pour votre analyse de régression, je vous recommande d'utiliser Excel. Excel manque beaucoup des fonctionnalités que beaucoup de packages économétriques plus sophistiqués utilisent, mais pour effectuer une régression linéaire simple, c'est un outil utile. Vous êtes beaucoup plus susceptible d'utiliser Excel lorsque vous entrez dans le "monde réel" que d'utiliser un package d'économétrie, donc être compétent dans Excel est une compétence utile à posséder.

Notre Y_t les données sont dans les cellules E2-E180 et notre X_t données (X_2t et X_3t collectivement) se trouve dans les cellules D2-E180. Lors d'une régression linéaire, nous avons besoin de chaque Y_t d'avoir exactement un X associé_2t et un X associé_3t etc. Dans ce cas, nous avons le même nombre de Y_t, X_2tet X_3t entrées, nous sommes donc prêts à partir. Maintenant que nous avons localisé les données dont nous avons besoin, nous pouvons calculer nos coefficients de régression (notre b₁, b₂, et B₃). Avant de continuer, vous devez enregistrer votre travail sous un nom de fichier différent (j'ai choisi myproj.xls), donc si nous devons recommencer, nous avons nos données d'origine.

Maintenant que vous avez téléchargé les données et ouvert Excel, nous pouvons passer à la section suivante. Dans la section suivante, nous calculons nos coefficients de régression.

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Passons maintenant à l'analyse des données. Allez au Outils menu en haut de l'écran. Trouvez ensuite L'analyse des données dans le Outils menu. Si L'analyse des données n'est pas là, alors vous devrez l'installer. Pour installer le Data Analysis Toolpack, consultez ces instructions. Vous ne pouvez pas effectuer d'analyse de régression sans que le pack d'outils d'analyse de données soit installé.

Une fois que vous avez sélectionné L'analyse des données du Outils menu, vous verrez un menu de choix tels que "Covariance" et "F-Test Two-Sample for Variances". Dans ce menu, sélectionnez Régression. Les éléments sont classés par ordre alphabétique, ils ne devraient donc pas être trop difficiles à trouver. Une fois là-bas, vous verrez un formulaire qui ressemble à ceci. Nous devons maintenant remplir ce formulaire. (Les données en arrière-plan de cette capture d'écran seront différentes de vos données)

Le premier champ que nous devrons remplir est le Plage d'entrée Y. Il s'agit de notre PCE dans les cellules C2-C180. Vous pouvez choisir ces cellules en tapant "$ C $ 2: $ C $ 180" dans la petite case blanche à côté de Plage d'entrée Y ou en cliquant sur l'icône à côté de cette boîte blanche puis en sélectionnant ces cellules avec votre souris.

Le deuxième champ que nous devrons remplir est le Plage d'entrée X. Ici, nous entrerons tous les deux de nos variables X, DPI et le taux préférentiel. Nos données DPI sont dans les cellules D2-D180 et nos données de taux préférentiel sont dans les cellules E2-E180, nous avons donc besoin des données du rectangle des cellules D2-E180. Vous pouvez choisir ces cellules en tapant "$ D $ 2: $ E $ 180" dans la petite case blanche à côté de Plage d'entrée X ou en cliquant sur l'icône à côté de cette boîte blanche puis en sélectionnant ces cellules avec votre souris.

Enfin, nous devrons nommer la page sur laquelle nos résultats de régression continueront. Assurez-vous que vous avez Nouvelle feuille de calcul Ply sélectionné et dans le champ blanc à côté, tapez un nom comme "Régression". Une fois terminé, cliquez sur D'accord.

Vous devriez maintenant voir un onglet en bas de votre écran appelé Régression (ou ce que vous avez nommé) et quelques résultats de régression. Maintenant, vous avez tous les résultats dont vous avez besoin pour l'analyse, y compris le carré R, les coefficients, les erreurs standard, etc.

Nous cherchions à estimer notre coefficient d'interception b₁ et nos coefficients X b₂, b₃. Notre coefficient d'interception b₁ est situé dans la ligne nommée Intercepter et dans la colonne nommée Coefficients. Assurez-vous de noter ces chiffres, y compris le nombre d'observations (ou de les imprimer), car vous en aurez besoin pour l'analyse.

Notre coefficient d'interception b₁ est situé dans la ligne nommée Intercepter et dans la colonne nommée Coefficients. Notre premier coefficient de pente b₂ est situé dans la ligne nommée Variable X 1 et dans la colonne nommée Coefficients. Notre deuxième coefficient de pente b₃ est situé dans la ligne nommée Variable X 2 et dans la colonne nommée Coefficients Le tableau final généré par votre régression doit être similaire à celui donné au bas de cet article.

Maintenant que vous avez les résultats de régression dont vous avez besoin, vous devrez les analyser pour votre article de terme. Nous verrons comment procéder dans l'article de la semaine prochaine. Si vous avez une question à laquelle vous souhaitez répondre, veuillez utiliser le formulaire de commentaires.

Résultats de régression

-13.71941.4186-9.67080.0000-16.5192-10.9197