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SUMMARY:Maël Laoufi : Identification partielle dans les modèles logit et problème des moments
DESCRIPTION:Le modèle logit est un modèle relativement standard en statistiques\, qui permet d’estimer le rôle que jouent des caractéristiques observables dans la réalisation d’une variable binaire (achat de biens\, emploi/chômage …). Une variante de ce modèle intègre des effets fixes individuels\, modélisant une propension individuelle aléatoire\, plus ou moins forte\, pour l’une ou l’autre des options possibles du choix binaire. En présence des ces effets fixes individuels\, l’effet moyen d’une variable sur la réalisation de la variable d’intérêt binaire ne peut plus être parfaitement estimé. Dans cette présentation\, nous verrons qu’il est néanmoins possible d’estimer l’intervalle des valeurs possibles de ce paramètre\, un exemple d’identification partielle en statistiques. La technique d’estimation repose sur le problème des moments : étant donnés les T premiers moments d’une variable aléatoire à valeurs dans [0\, 1]\, quelles sont les valeurs possibles de son (T + 1)-ième moment ?
URL:https://www.math.ens.psl.eu/evenement/mael-laoufi-identification-partielle-dans-les-modeles-logit-et-probleme-des-moments/
LOCATION:Salle W
CATEGORIES:Colloquium doctorant
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