Si les marchés financiers peuvent s`ajuster instantanément et que les investisseurs sont neutres en matière de risque, on peut dire que la parité des taux d`intérêt (UIP) à découvert est en tout temps valable. C`est-à-dire que l`équation r = r * + ΔSE détient en tout temps (explication de cette formule est ci-dessous). Dans le but de clarifier ces concepts, nous utilisons des diagrammes causaux pour définir le biais de surajustement et pour distinguer le biais de surajustement de confusion, de biais de sélection et d`ajustement inutile. En outre, nous définissons un ajustement inutile comme un contrôle pour une variable qui n`affecte pas le biais mais affecte la précision. Nous illustrons ces concepts par un exemple d`estimation de l`effet total du tabagisme maternel sur la mortalité néonatale et des simulations pour décrire le comportement des échantillons finis. À long terme, le (s) taux de change sera égal au taux de change à long terme (ŝ). Les deux [11] et [12] démontrent ensemble que le taux de change se déplace vers le taux de change à long terme d`équilibre, tout en étant dans une position qui implique qu`il a été initialement dépassé. D`après les hypothèses ci-dessus, il est possible de dériver la situation suivante. Cela démontre la surprise et le réajustement ultérieur. Dans le graphique en haut à gauche, ainsi est l`équilibre initial à long terme, S1 est l`équilibre à long terme après l`injection de l`argent supplémentaire et S2 est où le taux de change saute initialement à (donc dépassement). Lorsque ce dépassement a lieu, il commence à revenir au nouvel équilibre à long terme S1. [1] r = r * + ΔSE (approximation de parité des taux d`intérêt à découvert) de cette substitution montre que [8] ŷ/h = ŝ-p_hat c`est à long terme que la seule variable qui affecte le taux de change réel est la croissance de la production de capacité. DAG 4 est une généralisation de DAG 2.

Ceci illustre un problème général avec le contrôle des variables affectées par l`exposition, 13, 16 comme U ou M. Le modèle de dépassement, ou l`hypothèse de dépassement du taux de change, développée pour la première fois par l`économiste Rudi Dornbusch, est une explication théorique des niveaux élevés de volatilité des taux de change. Les principales caractéristiques du modèle comprennent les hypothèses selon lesquelles les prix des marchandises sont collants, ou lents à changer, à court terme, mais les prix des monnaies sont flexibles, que l`arbitrage sur les marchés d`actifs détient, par l`intermédiaire de l`équation de parité des intérêts non découverts, et que les fluctuations des taux de change sont «cohérentes»: c`est-à-dire rationnelles. L`idée la plus importante du modèle est que les décalages d`ajustement dans certaines parties de l`économie peuvent induire une compensation de la volatilité dans d`autres; en particulier, lorsqu`une variable exogène change, l`effet à court terme sur le taux de change peut être supérieur à l`effet à long terme, de sorte que le taux de change dépasse de loin sa nouvelle valeur à long terme à l`équilibre. À titre d`exemple pour illustrer le biais de surajustement, nous examinons la relation souvent étudiée entre le poids à la naissance et la mortalité néonatale. Les enquêteurs ont spéculé pendant des décennies sur les causes possibles de la mortalité néonatale, et ont constamment démontré que le poids à la naissance est un indicateur fort de la mortalité néonatale et infantile. 28, 29 lors de l`évaluation de l`effet des facteurs de risque possibles et la mortalité infantile (par exemple, tabagisme maternel, 28 grossesses multiples, 30 placenta previa31), la stratification du poids à la naissance ou l`ajustement est fréquemment entrepris. Nous suivons les lieux pour un diagramme causal tel que proposé par Basso et coll. 32 ils ont démontré qu`il est plausible que l`Association observée entre le poids à la naissance et la mortalité néonatale soit due à un confounder non mesuré. Dans cette hypothèse, l`ajustement du poids à la naissance dans l`étude de la mortalité néonatale constituerait un surajustement. En outre, lorsque la mesure de l`Association est non réductible (par exemple, cotes, 25 densité d`incidence, 26 ou Hazard ratios6), les analyses ajustées de C4 peuvent fournir des résultats différents par rapport aux analyses brutes et donc confondre l`interprétation, parce que le conditionnel et les effets de causalité marginaux peuvent différer dans les modèles non linéaires en raison de la non-réducsibilité.