L’endogénéité est un des principaux problèmes de tout économiste souhaitant étudier la relation entre plusieurs variables. Mathématiquement, ce problème correspond au fait que l’hypothèse (centrale) de non corrélation entre les variables explicatives (x) et le terme d’erreur (e) sera violée. En résulte un biais dans l’estimation du coefficient d’intérêt et donc des conclusions fallacieuses. On trouve 3 sources principales d’endogénéité en économétrie :
– La simultanéité : si l’économiste veut montrer que x cause y, il faut dans le même temps que la variable x ne soit pas influencée par y. Voir plus de détails sur ce précédent éclairage ici. Dans ce cadre une des solutions est d’instrumenter la variable x par une autre variable w non influencée par y.
– L’hétérogénéité inobservée : il se peut que la relation entre x et y soit tout simplement liée à l’effet d’un tierce facteur z. Voir plus de détails sur ce précédent éclairage ici. Dans ce cadre il faudra, si cela est possible, ajouter une variable dans le modèle contrôlant pour ce facteur z.
– L’erreur de mesure : certaines variables peuvent ne pas être mesurées avec précision, ce qui affectera l’estimation résulte un biais dans l’estimation du coefficient d’intérêt et donc des conclusions fallacieuses[1].
Julien P
Notes
[1] notons que l’on pourrait ajouter une dernière source d’endogénéité souvent citée comme importante : le cas sur des données temporelles où une variable indépendante retardée serait incluse dans la régression (i.e. le « y » de la période précédente explique le « y » de la période contemporaine) alors que les résidus sont autocorrélés.
