AUTOCORRÉLATION SPATIALE DES ERREURS ET ERREURS DE MESURE: QUELLES INTERACTIONS ?

Dans cet article, nous derivons les distributions asymptotiques de l’estimateur des Moindres Carres Ordinaires (MCO) et de l’estimateur des Moindres Carres Generalises (MCG) dans un modele comportant une autocorrelation spatiale des erreurs et une erreur de mesure affectant la variable explicative. Nous specifions analytiquement la forme du biais asymptotique relatif et de l’efficience asymptotique relative entre les deux estimateurs compte tenu de la structure du modele. Ceci nous permet de montrer que la presence simultanee de l’autocorrelation spatiale et d’une erreur de mesure sur la variable explicative conduit a un arbitrage entre le biais et la variance. Une estimation par les MCG permet de reduire le biais mais de facon tres limitee. Cependant, il existe de nombreuses combinaisons de parametres pour lesquelles cette reduction du biais se fait au detriment d’une perte d’efficience.