Modèle dynamique en présence de biais de sélection et d'hétérogénéité inobservée application à l'offre de travail des femmes au Canada

Il est bien connu dans la littérature relative à l'offre de travail que négliger les phénomènes d'hétérogénéité individuelle inobservée et de biais de sélection dans la modélisation, peut conduire à une estimation biaisée et non convergente des paramètres d'intérêt. Afin de corriger c...

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Main Author: Doyon, Michael
Other Authors: Fortin, Mario
Language:French
Published: Université de Sherbrooke 2007
Online Access:http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/2538
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spelling ndltd-usherbrooke.ca-oai-savoirs.usherbrooke.ca-11143-25382016-04-07T05:22:42Z Modèle dynamique en présence de biais de sélection et d'hétérogénéité inobservée application à l'offre de travail des femmes au Canada Doyon, Michael Fortin, Mario Il est bien connu dans la littérature relative à l'offre de travail que négliger les phénomènes d'hétérogénéité individuelle inobservée et de biais de sélection dans la modélisation, peut conduire à une estimation biaisée et non convergente des paramètres d'intérêt. Afin de corriger ces problèmes, Kyriazidou (2001) propose une estimation en deux étapes, tenant compte de la présence de biais de sélection, d'hétérogénéité individuelle non observable et d'une structure autorégressive. Dans un premier temps, une estimation convergente des paramètres inconnus de l'équation de participation au marché du travail est obtenue. Dans un deuxième temps, les coefficients estimés sont intégrés à la construction d'une pondération Kernel appliquée aux instruments de l'estimateur GMM asymptotiquement normal et convergent à un taux près de [racine n]. Les résultats de l'estimateur GMM proposé sont comparés à un estimateur"naïf" et ceux-ci concluent en la présence significative d'un biais de sélection et d'une structure autorégressive dans l'équation de l'offre de travail des femmes au Canada. De plus, ignorer la présence de l'effet de sélection tend à sous-estimer l'impact des variables liées au ménage, soit le nombre d'enfants et le revenu de travail du conjoint, et à surestimer l'effet positif du salaire sur l'offre de travail. 2007 Mémoire http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/2538 fre © Michael Doyon Université de Sherbrooke
collection NDLTD
language French
sources NDLTD
description Il est bien connu dans la littérature relative à l'offre de travail que négliger les phénomènes d'hétérogénéité individuelle inobservée et de biais de sélection dans la modélisation, peut conduire à une estimation biaisée et non convergente des paramètres d'intérêt. Afin de corriger ces problèmes, Kyriazidou (2001) propose une estimation en deux étapes, tenant compte de la présence de biais de sélection, d'hétérogénéité individuelle non observable et d'une structure autorégressive. Dans un premier temps, une estimation convergente des paramètres inconnus de l'équation de participation au marché du travail est obtenue. Dans un deuxième temps, les coefficients estimés sont intégrés à la construction d'une pondération Kernel appliquée aux instruments de l'estimateur GMM asymptotiquement normal et convergent à un taux près de [racine n]. Les résultats de l'estimateur GMM proposé sont comparés à un estimateur"naïf" et ceux-ci concluent en la présence significative d'un biais de sélection et d'une structure autorégressive dans l'équation de l'offre de travail des femmes au Canada. De plus, ignorer la présence de l'effet de sélection tend à sous-estimer l'impact des variables liées au ménage, soit le nombre d'enfants et le revenu de travail du conjoint, et à surestimer l'effet positif du salaire sur l'offre de travail.
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