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Résumé Dans cet article, une méthode d'estimation des paramètres d'un ensemble d'équations de régression est décrite, impliquant l'application des moindres carrés généralisés d'Aitken à l'ensemble du système d'équations. Dans des conditions généralement rencontrées en pratique, il est constaté que les estimateurs des coefficients de régression ainsi obtenus sont au moins asymptotiquement plus efficaces que ceux obtenus par une application équation par équation des moindres carrés. Cet gain d'efficacité peut être assez important si les variables "indépendantes" dans différentes équations ne sont pas fortement corrélées et si les termes de perturbation dans différentes équations sont fortement corrélés. De plus, des tests de l'hypothèse selon laquelle tous les vecteurs de coefficients des équations de régression sont égaux, basés sur des données "micro" et "macro", sont décrits. Si cette hypothèse est acceptée, il n'y aura pas de biais d'agrégation. Enfin, la procédure d'estimation et le "test micro" pour le biais d'agrégation sont appliqués dans l'analyse des données d'investissement annuelles, 1935–1954, pour deux entreprises.
Arnold Zellner (ven,) a étudié cette question.