Thèse soutenue

Analyse semi-paramétrique des modèles de durées : l'apport des méthodes bayésiennes
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Auteur / Autrice : Michèle Ruggiero
Direction : Jean-Pierre Florens
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences économiques
Date : Soutenance en 1989
Etablissement(s) : Aix-Marseille 2

Mots clés

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Résumé

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Nous proposons une analyse semi-paramétrique des modèles de durée. Dans ces modèles de régression particuliers, la variable expliquée est le temps qu'un individu passe dans un état donné - par exemple le temps passé au chômage - et les variables explicatives sont les caractéristiques personnelles de cet individu. L'analyse semi-paramétrique de ces modèles consiste à paramétrer la relation entre la durée et les variables qui la déterminent (la durée est supposée être une fonction des variables explicatives, entièrement spécifiée et dépendant de paramètres inconnus) tout en laissant indéterminée la distribution des durées. Les paramètres intervenant dans la relation entre les variables ont alors le statut de paramètres d'intérêt, et la distribution des durées est considérée comme un paramètre nuisible. La thèse commence par une revue des méthodes employées par la statistique classique; il apparait que ces méthodes ne permettent pas d'éliminer le paramètre nuisible qu'est la distribution des durées. Nous proposons alors une approche baye- sienne, dont le principe est de munir le paramètre de nuisance - la distribution des durées - d'une distribution a priori. Nous obtenons ainsi des estimateurs semi- paramétriques pour les paramètres d'intérêt du modèle, en calculant leur distribution a posteriori, conditionnelle aux observations et marginalisée par rapport au paramètre nuisible. La thèse se termine par une simulation, où sont vérifiées les qualités de robustesse des estimateurs que nous proposons.