La construction des modèles

• En économie, les phénomènes étudiés concernent le plus souvent des comportements afin de mieux comprendre la nature et le fonctionnement des systèmes économiques
• L’objectif du modélisateur est, au traverse d’une mesure statistique, de permettre aux agents économiques (l’Etat ou l’entrepreneur) d’intervenir de manière plus efficace
• La construction d’un modèle est donc très importante pour obtenir une représentation correcte de la réalité.
• La construction d’un modèle peut articulé en différentes étapes
• En case de faiblesse d’un des ‘maillons’, le modèle peut se trouver invalidé
• On peut considérer l’exemple de la construction d’un modèle a partir du modèle keynésien simplifié
La construction des modèles
• 1er étape: Référence à une théorie – Une théorie s’exprime au travers d’hypothèses auxquelles le modèle fait référence. Dans la théorie keynésienne: a. la consommation et le revenu sont liés; b. le niveau d’investissement privé et le taux d’intérêt sont liés c. il existe un investissement autonome public d. Le produit national est égal à la consommation plus l’investissement privé et public
• 2ème étape: Formalisation des relations et choix de la forme des fonctions: – Consommation et revenu: C=f(Y), f’>0 – Investissement et taux d’intérêt: I=g(r), g’<0 – Investissement autonome public: G – Enfin, le produit national Y C+I+G • Nous n’avons postulé aucun forme particulière en ce qui concerne f et g.
• Des considérations théoriques nous renseignent sur le signes des dérivées
• De tout façon, il y a des fonction de formes très différentes qui donnent des signes de dérivées identiques
• C = a0 + a1 Y ; C=a0Ya1
• Ces deux relations ne reflètent pas le même comportement
• On appelle formes fonctionnelles ce choix de spécification précise du modèle – C= a0 + a1Y; a0>0 et 0<a1<1
• a1 = propension marginale à consommer
• a0 = consommation incompressible – I = b0+b1r; b0>0 et b1<0 – Y C+I+G
• Les deux premières équations reflètent des relation de comportements alors que la troisième est une identité
• 3ème étape: Sélection et mesure des variables
• Le modèle étant spécifié, il convient de collecter les variables représentatives des phénomènes
• Ce choix n’est pas neutre: – Unité de mesure (euros constants ou courants) – Données bruts ou CVS – Quel taux d’intérêt

Théorie de la corrélation

• Lorsque deux phénomènes ont une évolution commune, nous disons qu’ils sont corrélés.
• Mesure du degré de liaison existant entre deux phénomènes représentés par deux variables
• Corrélation linéaire: tous les points du couple de valeurs (x, y) semblent alignés sur une droite
• Corrélation non linéaire: le couple de valeurs se trouve sur une même courbe d’allure quelconque
• Deux variables peuvent être:
• En corrélation positive: on constate une augmentation simultanée des valeurs des deux variables
• Corrélation négative: lorsque le valeurs de l’une augmentent, les valeurs de l’autre diminuent
• Non corrélées: il n’y a aucune relation entre les variations de l’une des variables et le valeurs de l’autre.
• Pour pallier cette limite, il convient éventuellement de transformer les variables, préalablement au calcul du coefficient de corrélation
• Le fait d’avoir un coefficient de corrélation élevé ne signifie pas qu’il existe un autre lien que statistique.
• Corrélation ne signifie pas nécessairement une liaison d’ordre économique (corrélation n’est pas causalité)