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Modèle à effet fixe (incluant effet fixe temporel et individ

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Modèle à effet fixe (incluant effet fixe temporel et individ Empty Modèle à effet fixe (incluant effet fixe temporel et individ

Message par josanche Dim 17 Juin 2012 - 12:33

Bonjour à tous,

Ma variable dépendante est une variable dichotomique qui prend la valeur 1 si on dit oui à un projet de loi et 0 si on dit non à un projet de loi. Mon panel de données à deux dimensions: individuelles et temporelles), c'est à-dire qu'un sénateur peut voter sur plusieurs projet de loi à travers le temps, et un projet de loi a une année spécifique peut etre voté par plusieurs sénateurs.

J'utilise le modèle logit étant donné que ma variable est dépéndante et je fais ma regression sur tout le panel de données qui peut s'interpreté comme suit:

Y(i,t)= XB+ Z(i)+ K(t) erreur (i,t) où Z(i) et K(t) sont les effet fixe temporelles et individielles. Ce sont des dummies qui prennent 1 ou 0.

En lisant sur d'autres forum, j'ai lu qu'il fallait utilisé la méthode d'estimation LSDV mais j'utilise LOGIT. Est-ce correct ? Suis-je sur la bonne voie ?

En lisant sur des articles sur internet, on me demande de voir que les erreurs(i,t) sont iid, de moyenne nulle, de variance sigma carré et non corrélé entre ellles ? Est-ce vrai ???

Merci pour votre aide

josanche

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Message par niaboc Dim 17 Juin 2012 - 18:48

ce n'est pas vrai pour une régression logistique... il y a hétéroscédasticité ; ie les erreurs dépendent de l'individu.
ils ont par contre une moyenne nulle.
Sinon un modèle logit est possible ici!
niaboc
niaboc

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Message par josanche Lun 18 Juin 2012 - 8:27

Très bien.

Toutefois,, j'ai d'autres questions concernant le meme sujet.

Je vous résume mon modèle à nouveau. Y est la propensité à voter favorablement à un projet de loi pour la restriction des armes à feu aux etats-unis (1 ou 0)

Y(i,t)= Senate2(i,t) + senate3(i,t)+democrat+male+age+Contributions des lobbys+taux de crime+education+gunproduction+ effet fixe temporelle + effet fixe des etats americain +erreur

Senate2,senate3, democrat, male, age sont des charactéristiques du sénateur et sont des variables binaires. Taux de crime et gunpproduction sont continus, contributions des lobbys et education sont des pourcentages %.

Dans mon modèle à effet fixe, j'ai sur une variable explicative dont le nom est "Senate3 qui a signe contre-intuitif et pour deux autres variables explicatives "contributions des lobbys américain", elles ont un coefficient de 100.

Pensez-vous qu'il ya un problème de presque multicolinéarité ? Comment voir cela concretement. On ma dit de voir sur la matrice de corrélation mais à partir de combien on peut dire qu'il y a multicolinéarité entre deux variables ? On ma dit qu'il pourrait y avoir une corrélation entre certains Etats américains (effet fixes des etats) et le parti politique ? Pourquoi?Pensez-vous dès lors qu'il faut supprimer certains effets fixe des Etats ?

Dernière question, pour mon modèle à effet fixe utilisant une regression logistique. Quels sont les hypothèses à vérifier pour VAlider le modèle ?

Merci d'avance


josanche

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