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Bonjour à tous !
J'ai un petit problème pour estimer un logit ( ou probit ).
En fait j'ai fait un test d'heteroscedasticité ( white et breusch) où je rejette H0, donc : heteroscedasticité.
Test d'hétéroscédasticité Équation Test Statistique DF Pr > Khi 2 Variables AC White's Test 50.32 34 0.0353 Cross of all vars Breusch-Pagan 14.60 6 0.0236 1, PRICE, NBATH,FIREPL, AGE,SQFT, W_AC
En suite, j'ai regardé un GRAND nombre de publications où ils parlent de GMM.
Donc je décide d'estimer mon modèle avec la Méthode des moments généralisés, en utilisant la PROC MODEL de SAS.
proc model data=fichier; endogenous AC; exogenous PRICE NBATH FIREPL AGE SQFT W_AC ; AC = 1/( 1 + exp(- a0 - a1*PRICE - a2*NBATH - a3*FIREPL - a4*AGE - a5*SQFT - a6*W_AC) ); fit AC / gmm ; instruments PRICE NBATH FIREPL AGE SQFT W_AC ; run;
Je voudrais savoir si c'est un bon choix la GMM en présence d'heteroscedasticité? Et si j'ai bien utiliser la proc modele ?
Et finalement, est ce qu'il est mieux d'utiliser ' ITERATIVE GMM ' ? et comment on fait dans le cas d'un probit ? En gros si je veux écrire dans la proc modele l'équation ' AC = Probit( PRICE NBATH FIREPL AGE SQFT W_AC ) ' ?
ITGMM :
proc model data=fichier; endogenous AC; exogenous PRICE NBATH FIREPL AGE SQFT W_AC ; parms a0 0 a1 0.1 a2 0.1 a3 0.1 a4 0.1 a5 0.1 a6 0 ; AC = 1/( 1 + exp(- a0 - a1*PRICE - a2*NBATH - a3*FIREPL - a4*AGE - a5*SQFT - a6*W_AC) ); fit AC / itgmm kernel=parzen; instruments PRICE NBATH FIREPL AGE SQFT W_AC ; run;
Bon je ne vous cacherais pas que c'est urgent lol, avis aux âmes charitables !!!
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marrant ce smiley !
et qui provient du forum des fans du PSG (moins drôle) .........................................................................................................
cordialement
SR (qui ne répond pas à la question posée...)
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Nooon c'est sur Google image !! lol
PSG ? C'est une équipe de foot ça ? c'est quel championnat déjà...?..Ligue senior d'Ouzbékistan ?..j'espère qu'on les reverra en ligue 1 un de ces 4...
Sinon pour la question je viens de me rendre compte que le problème est beaucoup plus complexe: modèle : P[ y = 1 ] = F( (I-rW)^-1 * Xb ) et non pas P[ y = 1 ] = F( Xb + rWy)
X : des variables explicatives.
F : répartition de la loi normale.
W : matrice n x n.
r : un scalaire à estimer, b : un vecteur kx1 à estimer.
Je me croyais être tiré d'affaire...
Bon beh c'est repartie !!
Et puis là c'est avis au courageux !!!
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c'est sur le site des fans du psg :
lien de l'image : http://forum.psgteam.info/style_emotico … t/help.gif
et si on remonte à la racine :
http://forum.psgteam.info
bon amusement !
cordialement
SR
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lolll ils ont gagné !!!!
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