Short BINOMIAL DISCRETE CHOICES fr (1)

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BINOMIAL DISCRÈTE
MODÈLES DE CHOIX
Pr. Eugène Kouassi - Université Felix Houphouet Boigny, Abidjan (CI)
Pr. Brou Bosson - Université Felix Houphouet Boigny, Abidjan (CI)
Références :
Amemiya, T (1981) 'Qualitative Response Models : A Survey", Journal of Economic Literature,
19(4), pp. 481-536.
Amemiya, T (1984) 'Tobit Models : A Survey', Journal of Econometrics, 24, pp. 3-63.
Amemiya, T (1985) Advanced Econometrics, Harvard U. Press, Cambridge.
Cameron, A.C et Trivedi, P.K (2007) Micro-Econometrics : Methods and Applications.
Cambridge U. Press, Cambridge.
Cameron, A.C et Trivedi, P.K (2009) : Microeconometrics, STATA Press, 2009.
Dhrymes, P (1984) Econometric Analysis of Qualitative Response Models, in Z. Griliches and
M. Intriligator eds, Handbook of Econometrics, Vol. 2, Amsterdam : North-Holland.
Greene, W.H (2012) Econometric Analysis. Prentice Hall, NJ
Maddala, G.S (1983) Limited Dependent and Qualitative Variables in Econometrics (Variables qualitatives
et dépendantes limitées en économétrie). Cambridge
U. Press, Cambridge.
McFadden, D.L (1984) Econometric Analysis of Qualitative Response Models, in Z. Griliches
and M. Intriligator eds, Handbook of Econometrics, Vol. 2, Amsterdam : North-Holland.
Wooldridge, J (2002) Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press, MIT.
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LECTURE 7 : MODÈLES DE CHOIX DISCRETS - I
1. INTRODUCTION
En économie du travail, il s'agit d'expliquer la décision de participer à la population active, la
décision d'adhérer à un syndicat ou la décision de migrer d'une région à l'autre. En finance, un
consommateur ne rembourse pas un prêt ou une carte de crédit, ou achète une action ou un actif
tel qu'une maison ou une voiture. Dans ces exemples, la variable dépendante est généralement
une variable muette qui prend la valeur 1 si le travailleur participe (ou si le consommateur ne
rembourse pas son prêt) et 0 s'il ne participe pas (ou ne rembourse pas son prêt). Nous avons
traité les variables muettes en tant que variables explicatives du côté droit de la régression, mais
quels sont les problèmes supplémentaires qui se posent lorsque cette variable muette apparaît du
côté gauche de l'équation ? Comme nous l'avons fait dans les chapitres précédents, nous étudions
d'abord ses effets sur l'estimateur habituel des moindres carrés, puis nous envisageons d'autres
estimateurs plus appropriés pour les modèles de cette nature.

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Règle de
décision
(par exemple,
FOC)
Modèle
économique
Règle de
décision
(par exemple,
les services
publics
maximisation)
(par
exemple,
FOC)
Sous-
jacents
régression
Modèle
économétrique
(par exemple,
résoudre l'OFC
pour un
variable)
(par exemple, en
fonction des données
observées, des
données dépendantes
discrètes ou limitées).
modèle variable)
Voici l'approche générale de cette conférence,
Section 1 : Motivation : fonction d'indice et modèles d'utilité aléatoire
Section 2 : Configuration
Interprétation
Section 4 : EstimationSection 3 : Effets marginaux
Estimation

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Nous supposons que nous disposons d'un modèle économique et que nous avons dérivé des
implications du modèle, par exemple, des OF, que nous pouvons tester. La conversion de ces
conditions en une régression sous-jacente n'implique généralement guère plus qu'un
réarrangement des termes pour isoler une variable dépendante. Souvent, cette variable
dépendante n'est pas directement observée, d'une manière que nous expliquerons plus tard. Dans
ce cas, nous ne pouvons pas nous contenter d'estimer la régression sous-jacente. Au lieu de cela,
nous devons formuler un modèle économétrique qui nous permet d'estimer les paramètres
d'intérêt dans la règle de décision / régression sous-jacente en utilisant le peu d'informations dont
nous disposons sur la variable dépendante. Dans la section 2, nous présenterons deux modèles
qui nous aideront à combler le fossé entre les régressions sous-jacentes inestimables et le modèle
économétrique estimable. Dans la section 3, nous développerons davantage le modèle
économétrique présenté dans la section 2 afin qu'il soit prêt pour l'estimation. Dans la section 4,
nous passons à l'interprétation de nos résultats. En particulier, nous expliquerons pourquoi,
contrairement aux modèles de régression linéaire,
le β estimé ne nous donne pas les effets marginaux d'un changement des variables indépendantes
sur la variable dépendante. Nous abordons ce sujet parce qu'il nous fournira certaines
informations dont nous aurons besoin lors de l'estimation du modèle. Enfin, la section 5 décrit
comment estimer le modèle.
2. MOTIVATION
2.1 Quelques exemples

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1. Nombre de brevets
:
y = 0,1, 2,
Il s'agit de données de comptage.