444. Les limites de procédure de calage

D’un point de vue pratique, on ne peut jamais dire que les résultats issus de la procédure de calage du modèle sont les meilleurs et ceci qu’elle que soit la procédure de calage. Ainsi, si l’on considère la notion de formulation d’un modèle, telle que :

M= F( θ ,X)

Avec

• M = modèle

• F = mécanisme causal

• θ = paramètres

• X = entrées.

Dans le cas d’un modèle désagrégé, les paramètres θ sont calés à partir d’un échantillon de n individus dont nous connaissons les caractéristiques X ainsi que le choix. La procédure de calage consiste à résoudre un problème d’optimisation :

Minimiser (Obs - F( θ )) 2

où Obs représente l’observation et F( θ ) la prévision du modèle pour les paramètres θ.

Ceci peut correspondre à un calage à partir du principe des moindres carrés (l’écart entre l’observé et le prédit est minimisé) ou à partir du maximum de vraisemblance. La procédure de calage se résolvant par une méthode d’optimisation, un problème intervient. En effet, rien ne permet d’affirmer que son résultat est le meilleur (on obtient un optimum local et non un optimum global).