Conclusion
Tout d'abord, rappelons que l'objectif de notre modèle
était de présenter les déterminants du niveau
d'investissement direct étranger en France. Nous avons
réalisé une régression linéaire multiple qui se
base sur la partie économique ainsi qu'une modélisation ARIMA qui
se base sur un modèle totalement statistique. On a pu remarquer que la
qualité de nos modèles est assez moyenne au niveau de la
régression linéaire multiple. Dans le cas de notre meilleur
modèle de régression prenant en compte l'ensemble des variables,
les hypothèses de normalité des résidus et
d'homoscédasticité sont rejetées. En revanche, l'erreur de
prévision de la série IDE est de -4,216% d'après la
modélisation ARIMA, ce qui est assez faible. L'analyse en composante
principale a confirmée que le choix des variables est pertinent. En
effet, la somme des dimension de l'analyse en composante principal est
d'environ 80%, ce qui montre que notre modèle est bien
représenté.
Etant donné que notre modèle comporte un
problème d'homoscédasticité, il est donc possible que
notre modèle se base sur des observations représentatives de
moyenne et dont la variance de l'erreur serait liée aux valeurs des
variables explicatives.
Pour pouvoir améliorer notre modèle, nous
pourrions déjà corriger le problème
d'homoscédasticité. Une autre façon d'améliorer
notre modèle serait d'ajouter ou supprimer des variables explicatives.
En effet, l'IDE est une composante de l'économie qui repose sur un
certains nombre de facteurs, il est donc très difficile de l'expliquer
à partir d'un nombre relativement faible de variables. Le coefficient de
détermination (R2) pourrait également augmenter.
73
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