Suivi des commentaires

Pour ceux qui ne seraient pas abonnés au fil des commentaires, je vous conseille d'aller lire celui-ci, par Moggio, qui rend compte de la lecture d'un article que nous avions tous les deux repéré, mais que je n'ai pas eu le temps de lire.

Une question aux empiristes

Mes souvenirs d'économétrie étant décidément bien rouillés (et je vais commencer, enseignement oblige, à rafraîchir ceux de macroéconomie), j'en appelle aux empiristes qui lisent éventuellement ce blog. Dans un article, un auteur régresse avec les MCOle résultat d'un vote portant sur une dépense publique sous la forme :

ln(%oui/%non) = a.revenu moyen + b.augmentation de la charge fiscale + c.coût de transport + constante

où les variables dépendantes sont les valeurs moyennes bureau de vote par bureau de vote, l'ensemble représentant un canton suisse. Et là, un neurone économétrique pas encore grillé me demande si je ne devrais pas m'inquiéter de la forte colinéarité entre les variables dépendantes : le coût de transport est, à un facteur multiplicatif près, une dummy pour la localisation géographique, et elle-même a priori fortement corrélée avec le revenu moyen. L'article n'est pas clair de savoir si l'incidence fiscale a été également calculée par bureau, auquel cas elle est aussi corrélée (certes non-linéairement) avec le revenu moyen. Il me semblait donc me souvenir que trop de colinéarité pouvait conduire à des erreurs importantes sur les estimations par les MCO.

Brumeusement, il me semble me souvenir que cela va essentiellement biaiser les estimations vers le bas, et les coefficients trouvés sont significatifs au seuil de 5 %, donc il est possible qu'il n'y ait pas de problème, mais j'aimerais bien en avoir confirmation. Vos avis sont donc les bienvenus.

Ajout : les auteurs trouvant le pouvoir explicatif de ces trois variables un peu faible, ils vont plus loin en ajoutant des variables. Ils finissent ainsi avec une régression de 21 points sur 7 variables. À ce point-là, je crois que ça sent vraiment la magie noire.