Une procédure adaptive d'estimation robuste du taux d'évolution de l'investissement - ARCHIVÉ

La présence d'observations extrêmes dans les données d'enquête est un problème récurrent de la statistique appliquée auquel l'enquête de l'INSEE sur l'investissement industriel est aussi confrontée. La prévision du taux de croissance des dépenses d'équipement dans l'industrie se ramène, de ce fait, à l'estimation robuste d'un total dans une population finie. Dans une première partie, cet article analyse l'estimateur actuellement utilisé dans l'enquête Investissement. Nous montrons qu'il suit une stratégie de repondération de l'estimateur linéaire. Mais la dichotomie stricte imposée entre les points extrêmes, tous supposés non représentatifs, et les autres points n'est pas entièrement satisfaisante d'un point de vue à la fois théorique et pratique. L'adoption d'une approche modélisée à l'estimation par les GM-estimateurs, appliqués au cas d'une population finie, permet de pallier ces défauts. Nous construisons ensuite une procédure adaptative robuste qui détermine l'estimateur approprié en fonction des résidus observés sur l'échantillon lorsque ceux-ci peuvent être supposés symétriques. Enfin, cette méthode est appliquée aux données de l'enquête Investissement sur la période 1990-1995.