Spurious Regressions and Near-Multicollinearity, with an Application to Aid, Policies and Growth
Résumé
Explanatory variables with simple correlation coefficients with the dependent variable below 0.1 in absolute value (such as aid with economic growth) may have very large and statistically significant estimated parameters in multiple regressions, which are unifortunately "outliers driven" or spurious. This is obtained by including another regressor which is highly correlated with the initial regressor, such as a lag, a square or interaction terms of this regressor. The analysis is applied on the "Botswana outliers driven" Burnside and Dollar [2000] article which found that aid had an effect on growth only for countries achieving "good" macroeconomic policies.
Une variable explicative ayant un coefficient de corrélation simple avec la variable dépendante plus petit que 0,1 en valeur absolue (telle que l'aide au développement et la croissance) peut avoir des paramètres estimés très grands et statistiquement significatifs dans des régressions multiples, alors qu'il n'y a pas d'effet ou que cet effet provient seulement de quelques observations atypiques. Ce résultat peut être obtenu en ajoutant une autre variable explicative très corrélée avec la précédente telle que cette variable retardée ou mise au carré ou multipliée par une autre variable (terme d'interaction). Nous appliquons l'analyse ci-dessus à l'article de Burnside et Dollar (2000) qui a montré que l'aide aurait un effet sur la croissance seulement pour les pays ayant de "bonnes" politiques macroéconomiques, alors que ces résultats dépendent en grande partie des observations atypiques du Botswana.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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