dans le cadre de mon diplome, j'étudie pour m'entrainer la base de donnée Cigarette présente dans la librairie Ecdat.
Mon scripte est le suivant:
library(Ecdat)
library(plm)
data(Cigarette)
fix(Cigarette)
summary(Cigarette)
#Pour présenter les données
m1 = pdata.frame(Cigarette,"state","year","cigaret")
#Création log de taxs, log de cpi, log avgprs, log packpc
table(Cigarette$year)
ltaxs=log(Cigarette$taxs)
lcpi=log(Cigarette$cpi)
lavgprs=log(Cigarette$avgprs)
lpackpc=log(Cigarette$packpc)
ltax=log(Cigarette$tax)
tapply(Cigarette$packpc,Cigarette$state,min)
tapply(Cigarette$packpc,Cigarette$state,max)
length(Cigarette$packpc)
#####################################################################################
#####test d'exogenéité de variable explicative#####
exo=packpc~ltaxs+ltax+lavgprs+pop
ht=plm(exo,data=cigaret, methode="ht")
##est ce que les taxes sont exogènes##
httaxs = plm(exo,~ltaxs,data=cigaret,model="ht")
phtest(ht,httaxs)
#
## est ce que les taxes(ltax) sont exogènes##
htax = plm(exo,~ltax,data=cigaret,model="ht")
phtest(ht,htax)
#
##est ce que le niveau des prix est exogène##
htcpi = plm(exo,~lcpi,data=cigaret,model="ht")
phtest(ht,htcpi)
#
##est ce que le niveau moyen des prix est exogène##
htavgprs = plm(exo,~lavgprs,data=cigaret,model="ht")
phtest(ht,htavgprs)
#
##est ce que la population est exogène##
htpop = plm(exo,~pop,data=cigaret,model="ht")
phtest(ht,htpop)
#
summary(ht)
###
###stat descriptive des variables###
summary(ltaxs)
summary(lcpi)
summary(lavgprs)
summary(lpackpc)
####On peut conclure que les données sont correctes.###
#################### Phase 1 Modèle à effets fixes ###############################
########
########## WithIn ##########################
##log DC = b0 + b1 logtaxs + b2 Logcpi + b3 Logavgprs + b4 logpackpc + b5 population + epsilon
zzw <- plm(packpc~ltaxs+ltax+lcpi+lavgprs+pop, data=cigaret, methode="Within")
summary(zzw)
#longueur des variables
length(diff(lag(Cigarette$packpc)))
length(diff(lag((log(Cigarette$taxs)))))
length(diff(lag((ltaxs))))
length(diff(lag((ltax))))
length(diff(lag((lcpi))))
length(diff(lag((lavgprs))))
length(diff(lag((Cigarette$pop))))
############Interprétation
########## Différences Premières #################
zzdp = lm(diff(lag(income))~diff(lag(ltaxs))+diff(lag(ltax))+diff(lag(lcpi))+diff(lag(lavgprs))+diff(lag(Cigarette$pop))+diff(lag(Cigarette$packpc)), data=cigaret)
summary(zzdp)
########Interprétation
######### Estimation du modèle par les MCO ##########
zzmco <- plm(packpc~ltaxs+ltax+lcpi+lavgprs+Cigarette$pop, data=cigaret, methode="pooling")
summary(zzmco)
########Interprétation
########### Test sur les effets ###################
##########Test d'Haussman###############
phtest(zzmco,zzw)
###Q= 5,1616
qchisq(0.95,df=5)
###khi²=11.07 > 5,1616 => on accepte H0
##Calcul des effets fixes
FE(zzw)
FE(zzw)- mean(FE(zzw))
##Test de Fisher d'abscence d'effets individuels
###Q=[(SCR0-SCR1)/SCR1]x[dl1/dl0-dl1]=
################## Phase 2 Modèle à Erreurs composés
## Between
zzbe <- plm(packpc~ltaxs+ltax+lcpi+lavgprs+pop, data=cigaret, methode="between")
summary(zzbe)
#########Interprétation
## mcqg swar
zzmcqg <- plm(packpc~ltaxs+ltax+lcpi+lavgprs+pop, data=cigaret, methode="random")
summary(zzmcqg)
#########Interprétation
####mcqg amemiya
zzmcqgam <- plm(packpc~ltaxs+ltax+lcpi+lavgprs+pop, data=cigaret, methode="random", theta.method="amemiya")
summary(zzmcqgam)
####mcqg amemiya
zzmcqgner <- plm(packpc~ltaxs+ltax+lcpi+lavgprs+pop, data=cigaret, methode="random", theta.method="nerlove")
summary(zzmcqgner)
####################################################################################
###### Test Hausman######
phtest(zzmcqg,zzbe)
####rejet de Ho, seulement zzmcqg est convergent####
phtest(zzmcqg,zzmco)
#######rejet Ho, seulement zzmcqg est convergent####
phtest(zzmcqg,zzw)
#######rejet Ho , zzmcqg est convergent###
###############test breusch-Pagan test d'hétéroscedastiité#######
plmtest(zzmco)
#######heteroscedasticité#######
#####honda####
plmtest (zzmco,type ="honda")
#ici on rejette H0 dc MCQG est optimal ->effets individuels
###test breusch-Pagan test d'hétéroscedastiité Time effect##########
plmtest (zzmco, effect ="time")
########Gourierroux, Holly et Monfort###########
plmtest (zzmco, type="ghm",effect ="twoways")
######Test de F#########
pFtest(zzmco$within,zzmco$pooling)
mais hélas mon estimateur en différence 1ère ne fonctionne pas
De plus, les tests d'exogéneité m'indique que toutes les variables du modèle sont exogènes. Ce qui me semble étrange. Ma variable serait-elle mal spécifié?
je vous remercie d'avance de vos réponses et vous souhaite une excellente nuit.