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PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

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PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par angie2112 le Sam 14 Avr 2012 - 15:11

Bonjour,

je m'appelle Angélique et je suis actuellement en dernière année de Master Comptabilité, Finance. Je suis en train de rédiger mon mémoire. Pour voir l'impact de certaines normes comptables, j'ai essayé de faire des régressions multiples dans SPSS. Le problème est qu'aucun de mes résultats n'est significatif.
La variable dépendante de mon modèle est le rendement boursier de l'entreprise en question (STOCK_RETURN) alors que les variables indépendantes sont la part d'actifs intangibles au bilan par rapport aux actifs (INT_ASSETS), le goodwill par action (GW), le chiffre d'affaires (SALES), le résultat par action (EPS) et la valeur comptable des fonds propres par rapport aux actifs (EQUITY).

Voici le lien de mes données. http://dl.dropbox.com/u/73302871/DATA.zip

J'espère vraiment que quelqu'un pourra m'aider à comprendre pourquoi mes résultats ne sont pas significatifs et ce que je peux faire pour changer cela.

Merci d'avance !!

Angélique

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Re: PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par Nik le Sam 14 Avr 2012 - 15:31

Je comprends assez mal la démarche de ta question...
Tu cherches à regarder l'effet de certaines variables sur ta variable d'intérêt ou tu cherches à avoir des p-values significatives ???

Nik

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Re: PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par angie2112 le Sam 14 Avr 2012 - 15:47

excuse je me suis peut être mal expliqué. J'aimerais voir l'effet des variables indépendantes sur la variable dépendante. Je veux voir par exemple si entre l'année avant et après l'introduction de la norme comptable le R2 du modèle a augmenté ou si le coefficient de la variable INT_ASSETS a augmenté. Mais vu que tous mes coefficients sont non significatifs je ne peux faire aucune comparaison.. De plus, je trouvais des R2 proche de 1 ce qui m'a laissé penser qu'il y avait un problème..

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Re: PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par Ayana le Sam 14 Avr 2012 - 17:30

Si c'est non significatif c'est qu'il n'y a pas de lien entre tes variables. Le fait que le R² soit élevé indique que le modèle explique bien la variabilité de tes données et que le modèle est bon mais le R² ne donne jamais d'indice sur le fait que les variables du modèle soient associées ou non à la variable dépendante. Donc, il n'y a rien à faire. Et la démarche de vouloir à tout prix quelque chose de significatif est bizarre car l'absence de significativité a un sens.

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Re: PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par Nik le Dim 15 Avr 2012 - 6:58

Ayana n'a pas tord mais j'y mettrais quelques bémols. Un R² est un assez mauvais indicateur de la qualité d'un modèle mais ça donne une première indication.
Par contre, quels coefficients sont non-significatifs ? Tu parles de modèles, alors ça peut tout aussi bien être les paramètres du modèles qui sont appelés coefficients.
S'il s'agit d'examiner successivement les R² quand tu ajoutes des variables :
1- ce n'est absolument pas une bonne démarche car le R² n'est pas un outils de sélection de modèle.
2- si tes R² sont tous proches de 1 c'est tout simplement que soit tes variables sont très corrélées soient que la variable que tu entres en première dans le modèle explique tout simplement la quasi-totalité de la variabilité (du point de vue des moindres carrés).

Il faut que tu donnes plus d'infos sur tes modèles, ce que tu veux faire et ce que tu fais effectivement pour arriver à répondre à tes questions.

Nik

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Re: PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par angie2112 le Lun 16 Avr 2012 - 5:11

Oui effectivement mes variables sont très corrélées entre elles.

Quand je dis que les coefficients sont non significatifs je parle des coefficients (standardisés ou non) de mes variables.

Pour résumé, j'aimerais démontrer que l'introduction des normes internationales comptables a amélioré l'association entre les variables indépendantes et la variable dépendante.

Je ne cherche pas à tout prix à avoir des résultats significatifs c'est juste que je dois arriver à montrer qu'il y a eu une amélioration grâce aux normes internationales et si ce n'est pas significatif tout mon mémoire tombe à l'eau..

Pour être plus précise, j'aimerais faire une étude comme celle-ci ( [url=hal.inria.fr/docs/00/52/59/67/PDF/p222.pdf ]etude[/url]


Désolée d'avoir du mal à m'expliquer mais je ne suis pas une spécialiste en statistique

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Re: PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par Nik le Lun 16 Avr 2012 - 5:24

Je ne cherche pas à tout prix à avoir des résultats significatifs c'est juste que je dois arriver à montrer qu'il y a eu une amélioration grâce aux normes internationales et si ce n'est pas significatif tout mon mémoire tombe à l'eau..
???
C'est quoi ce sujet de mémoire qui n'envisage pas d'autre sortie que des résultats significatifs ? C'est pas parce que ton résultat n'est pas significatif que c'est mauvais ! Tu auras simplement montré que dans tes données, il n'apparait pas lien entre l'utilisation des normes et le degré d'association de tes variables. Et puis tu n'es pas là pour copier le résultat des autres ! On s'en moque que trucmuche ait montré tel résultat. Ce qui compte c'est de faire les choses proprement et si ton résultat va à l'encontre de ce qui est démontré généralement c'est comme ça et puis c'est tout. On fait de la science.

Côté pratique, on évite les variables corrélées dans un modèle car ça induit de nombreux problèmes pour le modèle (multicolinéarité). Si les variables à ta disposition sont corrélées alors soit tu en crée une synthétique soit tu n'en met qu'une seule.

Cze que je n'arrive pas à comprendre c'est si l'apparition des normes est une variable de ton modèle et si non comment juge tu de l'amélioration du lien entre tes variables ?

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Re: PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par angie2112 le Lun 16 Avr 2012 - 5:30

oui c'est vrai je comprends.. mais quand j'en ai parlé à mon professeur tuteur il trouvait également mes résultats quelque peu étranges.

Sinon pour la multicolinéarité des variables j'ai essayé de faire une régression des moindres carrés partiels.

Non l'apparition de la norme n'est pas une variable. J'ai juste pris les données correspondant à l'année avant et après l'introduction de la norme. et pour moi si je trouvais un R2 plus grand l'année après l'introduction cela voulait dire qu'il y avait une amélioration.

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Re: PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par Nik le Lun 16 Avr 2012 - 7:17

pour moi si je trouvais un R2 plus grand l'année après l'introduction cela voulait dire qu'il y avait une amélioration.

non. ça veut juste dire que le modèle explique mieux la variabilité après. Rien à voir avec un eventuel effet de la norme. Cela peut éventuellement être intéressant si tu as une hypothèse sur la variance de tes données avant et après mais même dans ce cas la valeur du R² n'est pas un test. Il faut modéliser la variance avec des modèles capable de le faire et tu sors forcément du cadre du modèle linéaire.

En plus j'ai l'impression que tu fais 2 modélisations : avant et après. Hors des R² ne sont comparables que si les modèles sont ajustés sur les mêmes données et corrigés des éventuelles différences de ddl.

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Re: PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par angie2112 le Lun 16 Avr 2012 - 7:50

Je suis vraiment perdue car tout au long de mon dernier semestre de cours, nous avons étudié l'impact des normes de cette manière..

Je ne sais pas du tout quoi faire du coup

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Re: PROBLEME regression multiple coefficients non significatifs

Message par Nik le Lun 16 Avr 2012 - 16:27

je pense que c'est assez simple. Il faut créer une variable qui indique si les normes sont en vigueur (1) ou non (0) pour chaque valeur enregistrée de ta variable d'intérêt. Tu rentre cette variable "norme" dans ton modèle et tu teste son effet par rapport aux autres variables explicatives voire même son interaction avec les autres variables explicatives (en limitant au maximum la colinéarité)

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