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Etude de cas en économétrie

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Par   •  31 Août 2022  •  Compte rendu  •  3 876 Mots (16 Pages)  •  317 Vues

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Table des matières

Intro        2

I - Description        3

1        - Présentation de la base de données        3

2        - Méthode utilisée        4

II - Les analyses        5

1 - Analyse Statistique        5

2        - Régression économétrique        6

        Modèle 1 Global        6

        Modèle 2 sans genre et sans situation de l’emploi        9

        Comparaison du Modèle 4 « Coût au carré » avec le Modèle 5 « Temps du trajet au carré »        11

        Comparaison du Modèle 2 avec le Modèle 5        12

        Interprétation du Modèle 5        13

Conclusion        15


Intro

Ne vous êtes-vous jamais demandé pourquoi cette personne a pris cette décision ? Pour les entreprises, les sociologues et autres cette question est le cœur même de leur travail. Grâce à l’économétrie des choix discrets et à une bonne base de données les économistes essaient de donner du sens au choix des gens : pourquoi achète-t-il ceci plutôt que cela ? Pourquoi faire le trajet en vélo plutôt qu’en voiture ? …

C’est pour répondre à l’une de ces questions que nous allons essayer, grâce à l’économétrie des choix discrets, d’identifier les critères pertinents qui vont déterminer le choix des personnes à prendre le train ou la voiture pour un voyage de Nimègue aux Pays-Bas vers d’autres villes.

Pour étudier cette question nous allons commencer dans un premier temps par expliquer notre base de données et notre méthode économétrique. Puis dans une deuxième partie nous allons étudier et interpréter les données statiques de la base, puis les résultats de la régression économétrique.

 I - Description

  1. - Présentation de la base de données

La base de données représente un échantillon de personnes qui permet d’étudier le choix du mode de transport des voyageurs dans les Pays-Bas. Cette étude est faite en 1987 par les chemins de fer des Pays-Bas afin de pouvoir déterminer les facteurs du choix du voyage en Voiture ou en Train dans la ville Nimègue (l’Est des Pays-Bas) qui a des liaisons ferroviaires typiques avec des grandes villes du pays (Amsterdam, Rotterdam et la Haye).

L’objectif principal de cette modélisation est d’étudier la probabilité que les voyageurs interurbains choisiront le transport ferroviaire par l’évaluation des facteurs qui impactent le choix entre la voiture et le train.

Une catégorie spécifique des résidents de Nimègue était interrogée pour construire l’échantillon de notre base de données, dont des personnes qui :

  • Ont effectué un voyage au cours des 3 derniers mois à Amsterdam, à Rotterdam ou à la Haye ;
  • N’ont pas utilisé de laissez-passer ferroviaire annuel ou d’autres laissez-passer qui élimineraient le cout du voyage ;
  • Avaient la possibilité d’utiliser une voiture, possédaient un permis de conduire et une voiture disponible ;
  • Avaient la possibilité de voyager en train, ils n’avaient pas de bagages très lourds, n’étaient pas handicapés et n’avaient pas besoin de visiter différentes destinations.

Nombre d’observation « ID » est 755. C’est le nombre des personnes interrogées.   Notre variable observée Y « Choice » est une variable binaire avec deux choix précis :

  • si Y=10 <==> Y=0 : un individu choisit la voiture ;
  • si Y=11 <==> Y=1 : un individu choisit le train.

Notre base contient 6 variables qualitatives (Tableau 1) et 6 variables quantitatives (Tableau 2) définis comme ci-dessous.

age

Variable binaire ordonnée : l’Age des personnes
âge = 0 si l’âge de la personne <=40ans
âge = 1 si l’âge de la personne >=41ans

employ

_status

Variable binaire ordonnée : Statut des personnes
employ_status= 0 si la personne est sans travail
employ_status= 0 si la personne a un travail

mainearn

Variable binaire ordonnée : Revenu des personnes
mainearn= 0 si la personne a le revenu moins élevé que le revenu gagné par la 1ére personne
mainearn= 1 si la personne a le revenu le plus élevé dans la maison

arrival

_time

Variable binaire : le temps d'arrivée
arrival_time= 0 si la personne doit arriver à une heure précise
arrival_time= 1 si la personne est flexible

gender

Variable binaire : Genre de la personne
gender= 0 si c'est une femme
gender= 1 si c'est un homme

rail

_confort

Variable binaire catégorielle : Confort du train
rail_confort= 0 si le train est le moins confortable
rail_confort= 1 si le train est moyennement confortable
rail_confort= 3 si le train est le plus confortable

Tableau 1 - Variables Explicatives Qualitatives

rail_ivtt

Temps de voyage par train (en heure)

rail_cost

Coût du voyage par personne en train (Florins)

rail_transfers

Nombre des correspondances en trains

car_ivtt

Temps de voyage par voiture (En Heure)

car_cost

Cout par personne du voyage en voiture (Florins)

npersons

Nombre des personnes voyageant ensemble (En groupe)

Tableau 2 - Variables Explicatives Quantitatives

  1. - Méthode utilisée

Afin de pouvoir répondre à la problématique, nous avons utilisé le modèle de régression logistique en utilisant Excel XSLTAT.

L’objectif de cette modélisation sera de comprendre et prédire l'effet des différentes variables explicatives (Qualitatives & Quantitatives) sur notre variable observée à réponse binaire, 0=10🡺 La personne choisira la voiture pour Voyager ou 1=11 🡺 La personne choisit le train pour voyager.

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