Examen d'économétrie des variables qualitatives : sujets et exercices
Présentation du document d'examen
Ce document propose un sujet d'examen d'économétrie des variables qualitatives, proposé le 12 mai 2015 dans le cadre du cursus M2 SES-IES d'une entreprise canadienne ou université partenaire. Il s'adresse aux étudiants en master souhaitant s'entraîner sur des cas pratiques combinant régression linéaire multiple et modèles logistiques.
Exercice 1 : Analyse de salaires et régression linéaire
Le premier exercice s'appuie sur l'étude d'un échantillon de 474 employés issus d'une entreprise canadienne. Plusieurs variables sont analysées, telles que le salaire brut actuel (salary), le salaire de départ (salbegin), l'ancienneté dans l'entreprise (jobtime), l'expérience préalable (prevexp), le nombre d'années d'études (educ) et le sexe (sex). Les étudiants doivent interpréter une matrice de corrélation, analyser la significativité globale d'un premier modèle de régression linéaire, interpréter le coefficient de détermination R², et observer l'impact des différentes variables explicatives. Une seconde partie demande d'étudier un modèle transformé avec un logarithme népérien sur les salaires.
Exercice 2 : Modèle logistique et défaut bancaire
Le second exercice aborde la modélisation statistique appliquée au défaut de paiement bancaire. À partir d'un échantillon de 10 000 clients, la variable binaire 'default' est expliquée par le statut d'étudiant ('student') et par le montant moyen mensuel de la carte de crédit ('balance'). Les questions guident l'étudiant dans le calcul manuel des coefficients à partir d'un tableau de contingence, le calcul de rapports de cotes (odds ratios), l'interprétation des sorties de logiciels statistiques (comme R), et l'utilisation du critère d'information d'Akaike (AIC) pour comparer différents modèles logistiques.
Conseils d'utilisation pour les révisions
Ce sujet d'examen constitue un support d'entraînement idéal pour tester ses compétences en modélisation statistique et économétrique. Il est conseillé de traiter chaque exercice de manière autonome en posant les hypothèses de test avant de comparer ses résultats avec les sorties logicielles fournies. L'analyse des graphiques de résidus et des courbes de probabilité estimée permet de consolider la compréhension critique des modèles économétriques.
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