Econométrie 2


Objectif

Cet enseignement a pour objectif de compléter le cours d'économétrie du premier semestre dans le domaine de l'analyse statistique des données individuelles. La première partie considère quelques extensions des modèles linéaires abordés en économétrie 1. Ces extensions visent globalement à résoudre le problème d'endogénéité, au cœur de la micréoéconométrie moderne. Le cours approfondit la méthode des variables instrumentales, en traitant de l'hétéroscédasticité et des instruments faibles. Il considère également  l'utilisation des panels, y compris lorsque la dynamique du modèle est complexe. En termes méthodologiques, cette partie s'appuiera sur l'estimateur des moments généralisés. La deuxième partie du cours considère les modèles à variable dépendantes "limitées". Ce terme recouvre en premier lieu les variables discrètes (indicatrices de chômage, de remboursement de prêts, état de santé, choix de transport etc.) Il recouvre également les variables censurées comme la consommation, qui prend nécessairement des valeurs positives mais potentiellement nulle. Les problèmes de sélection (offre de travail, sélection endogène d'échantillon) sont également abordés. Dans le cadre de ces modèles non-linéaires, la méthode d'estimation utilisée est principalement le maximum de vraisemblance.

Principaux acquis de la formation : à l’issue du cours, l’étudiant saura:

  • Maîtriser la théorie et la pratique des variables instrumentales, en connaître les limites.
  • Distinguer les différentes méthodes de panels, comprendre l'intérêt et les limites de chaque approche.
  • Reconnaître des situations où la variable dépendante est limitée et le modèle adapté correspondant (logit/probit, logit multinomial ou conditionnel, tobit, …), comprendre la méthode d'estimation et les spécificités de chacun des modèles correspondants.
  • Comprendre la méthode des moments généralisés et le maximum de vraisemblance, et être capable de les employer dans des cadres proches de ceux du cours.
  • Pour tous les modèles et méthodes abordées dans ce cours : conduire une analyse économétrique complète avec des données réelles sous STATA (spécification, choix de la méthode d’estimation, tests, etc.) et interpréter les résultats.

Mode d'évaluation: 

Examen écrit (2/3), tutoriel (1/3)

Plan

1. Modèles linéaires : extensions

1.1. Variables instrumentales
Rappels : endogénéité, estimateur des 2MC, tests d'Hausman et de Sargan.
Instruments en présence d'hétéroscédasticité, instruments faibles.
1.2. Modèles de panels statiques
Rappels : effets fixes et effets aléatoires, estimateurs de différences premières et estimateurs within.
Inférence efficace en présence d'autocorrélation.
1.3. Panels dynamiques et exogénéité faible
Estimation par les moments généralisés

2. Modèles non-linéaires : variables dépendantes limitées

2.1. Modèle dichotomique
Modèles logit et probit : identification, estimation, qualité du modèle, problème d'hétéroscédasticité et d'endogénéité.
2.2. Modèles polytomiques ordonnés et non ordonnés
Modèle logit multinomial, modèle logit conditionnel.
2.3 Modèles de comptage
Modèle de Poisson.
2.4 Modèles de censure et de sélection
Modèles tobit simple, modèle de sélection généralisée, modèle de troncature.

Références

AMEMIYA, T. Advanced Econometrics, Basil Blackwell, Oxford, 1989 [28 AME 00 A]CREPON B et N. JACQUEMET Econométrie : Méthode et Applications, de Boeck
GOURIEROUX C. Econométrie des variables qualitatives, 2ème éd., Economica, 1989 [28 GOU 00 A]WOOLDRIDGE, J. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, 1ère ou 2ème éd., MIT Press, 2002 ou 2010 [28 WOO 00 B]