Econométrie des variables qualitatives

 Objectif

Présenter de manière approfondie les modèles de choix discret, en exposant dans un premier temps le modèle de base (logit multinomial), puis en présentant dans un second temps ses principales extensions (modèles emboîtés et modèles à paramètres aléatoires en particulier). Les éléments théoriques du cours sont complétés par des exercices d'applications utilisant le logiciel R.

Pré-requis

Notions de statistiques inférentielles (méthode d'estimation du maximum de vraisemblance et tests).

Plan

  • Un exemple introductif
  • Gestion des données et description du modèle
    • Gestion des données
    • Description du modèle
  • Modèle de maximisation d'utilité aléatoire et modèle logit multinomial
    • Modèle de maximisation d'utilité aléatoire
    • Distribution des termes d'erreur
    • Calcul des probabilités
    • L'hypothèse IIA
    • Estimation
      • La fonction de vraisemblance
      • Propriétés de l'estimateur du maximum de vraisemblance
      • Optimisation numérique
      • Gradient et hessienne pour le modèle logit multinomial
    • Interprétation
      • Effets marginaux
      • Taux marginal de substitution
      • Surplus du consommateur
      • Applications
  • Retrait de l'hypothèse iid
    • Le modèle logit hétéroscédastique
    • Le modèle logit emboîté
    • Le modèle de valeur extrême généralisée
      • Dérivation du modèle de valeur extrême généralisé
      • Le modèle logit combinatoire par paire
      • Le modèle logit emboîté généralisé
  • Le modèle logit à paramètres aléatoires ou logit mixte
    • Les probabilités
    • Données de panel
    • Simulations
      • Tirage dans une densité
      • Séquences de Halton
      • Corrélation
      • Applications
  • Tests
    • Les trois tests
    • Test d'homoscédasticité
    • Test de la structure d'emboîtement
    • Test sur les paramètres aléatoires

Bibliographie

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