Le but du présent travail est d’analyser quelques problèmes d’estimation et d’inférence dans les modèles avec endogénéité. Le premier chapitre se concentre sur les problèmes d’inférence dans les modèles mal-posés. On construit les intervalles de confiance uniformes pour le modèle non-paramétrique instrumental, les modèles de régression fonctionnelle linéaire, et le modèle de déconvolution des densités. Le second chapitre propose un type particulier de modèle de régression linéaire à variables instrumentales avec une composante endogène de grande dimension, appelé la régression instrumentale fonctionnelle linéaire (FLIR). Nous montrons que sous de faibles conditions de régularité, l’identification de ce modèle peut être obtenue à travers une seule variable instrumentale réelle qu’on peut obtenir l’indentification dans cette modèle avec la variable instrumentale réelle. Deux estimateurs basés sur la régularisation de Tikhonov et de sieve sont étudiés. Le chapitre 3, écrit en collaboration avec Jean-Pierre Florens, propose un test d’hypothèse de la séparabilité de la régression avec endogénéité. Le dernier chapitre, écrit en collaboration avec Jean-Pierre Florens est consacré à l’estimation et l’inférence pour les modèles mal-posés avec l’identification faible. Nous démontrons que dans ce contexte, les estimateurs d’une large classe, comprenant l’estimateur de Tikhonov, Landweber-Fridman, et la coupure spectrale, convergent vers la meilleure approximation de la fonction structurelle. / This thesis consists of four independent chapters on estimation, inference, and testing in nonparametric and high-dimensional econometric models with endogneity. The first chapter provides novel methods for inference in a very general class of ill-posed models in econometrics, encompassing the nonparametric instrumental regression, different functional regressions, and density deconvolution. This chapter addresses the problem of construction of uniform confidence sets for the parameter of interest estimated with Tikhonov regularization. It is shown that it is not possible to develop inferential methods directly based on the uniform central limit theorem. To circumvent this difficulty two approaches that lead to valid confidence sets are developed. Expected diameters and coverage properties are studied uniformly over a large class of models (i.e. constructed confidence sets are honest). Finally, using Monte Carlo simulations and considering application to Engel curves, it is demonstrated that introduced confidence sets have reasonable width and coverage properties in samples commonly used in applications. In the second chapter I study a variation of the linear IV regression model with high-dimensional endogenous component, called the functional linear instrumental regression (FLIR). The distinguishing feature of the model is that it can handle high-dimensionality, without relying on sparsity restrictions. It is shown that identification in this model can be achieved with a single real-valued instrumental variable under the linear completeness condition. Two estimators based on the Tikhonov and sieve regularizations are studied. Upper bounds on the mean-integrated squared errors and corresponding convergence rates are obtained. In the third chapter in collaboration with Jean-Pierre Florens, we develop a uniform asymptotic expansion for the empirical distribution function of residuals in the nonparametric IV regression. Such expansion opens a door for building a broad range of residual-based specification tests in nonparametric IV models. Building on obtained result, we develop a test for the separability of unobservable in econometric models with endogeneity. The test is based on verifying the independence condition between residuals of the NPIV estimator and the instrument and can distinguish between the non-separable and the separable specification under endogeneity. The last fourth chapter studies estimation and inference in non-identified and/or weakly identified ill-posed inverse models. We show that in the case of identification failures, a very general family of continuously-regularized estimators is consistent for the best approximation of the parameter of interest and obtain L2 and L∞ convergence rates for this general class of regularization schemes, including Tikhonov, iterated Tikhonov, Landweber-Fridman, and spectral 1 cut-off. Unlike in the identified case, estimation of the operator has non-negligible impact on the estimation and inference. We develop inferential methods for linear functionals in potentially non-identified models. Lastly, we demonstrate the discontinuity in the asymptotic distribution in case of weak identification. In particular, the estimator has a degenerate U-process type behavior, in the extreme case of weak identification.

Cette thèse, structurée en trois (03) essais, développe de nouveaux modèles économétriques pour l'analyse des interactions sociales et des séries temporelles. Le premier chapitre (coécrit avec le Professeur Vincent Boucher) étudie une méthode d'estimation des effets de pairs à travers les réseaux sociaux lorsque la structure du réseau n'est pas observée. Nous supposons que nous connaissons (avons une estimation convergente de) la distribution du réseau. Nous montrons que cette hypothèse est suffisante pour l'estimation des effets de pairs en utilisant un modèle linéaire en moyennes. Nous proposons un estimateur de variables instrumentales et un estimateur bayésien. Nous présentons et discutons des exemples importants où notre méthodologie peut être appliquée. Nous présentons également une application avec la base de données Add Health largement utilisée et qui comporte de nombreux liens non observés. Nous estimons un modèle des effets de pairs sur la réussite scolaire des élèves. Nous montrons que notre estimateur bayésien reconstruit les liens manquants et permet d'obtenir une estimation valide des effets de pairs. En particulier, nous montrons qu'ignorer les liens manquants sous-estime l'effet endogène des pairs sur la réussite scolaire. Dans le deuxième chapitre, je présente un modèle structurel des effets de pairs dans lequel la variable dépendante est de type comptage (nombre de cigarettes fumées, fréquence des visites au restaurant, fréquence de participation aux activités). Le modèle est basé sur un jeu statique à information incomplète dans lequel, les individus interagissent à travers un réseau dirigé et sont influencés par leur croyance sur la décision de leurs pairs. Je présente des conditions suffisantes sous lesquelles l'équilibre du jeu est unique. Je montre que l'utilisation du modèle spatial autorégressif (SAR) linéaire-en-moyennes ou du modèle Tobit SAR pour estimer les effets de pairs sur des variables de comptage générées à partir du jeu sous-estime asymptotiquement les effets de pairs. Le biais d'estimation diminue lorsque la dispersion de la variable de comptage augmente. Je propose également une application empirique. J'estime les effets de pairs sur le nombre d'activités parascolaires auxquelles les étudiants sont inscrits. En contrôlant l'endogénéité du réseau, je trouve que l'augmentation du nombre d'activités dans lesquelles les amis d'un étudiant sont inscrits d'une unité implique une augmentation du nombre d'activités dans lesquelles l'étudiant est inscrit de 0,295. Je montre également que les effets de pairs sont sous-estimés à 0,150 lorsqu'on ignore la nature de comptage de la variable dépendante. Le troisième chapitre (coécrit avec le Professeur Arnaud Dufays et le Professeur Alain Coen) présente une approche de modélisation de séries temporelles. Les processus avec changements structurels sont une approche flexible pour modéliser des longues séries chronologiques. En considérant un modèle linéaire en moyennes, nous proposons une méthode qui relâche l'hypothèse selon laquelle une cassure structurelle dans une série temporelle implique un changement de tous les paramètres du modèle. Pour ce faire, nous estimons d'abord les dates de cassures potentielles présentées par la série, puis nous utilisons une régression pénalisée pour détecter les paramètres du modèle qui changent à chaque date de cassure. Étant donné que certains segments de la régression peuvent être courts, nous optons pour une fonction de pénalité(presque) non biaisée, appelée fonction de pénalité seamless-L0(SELO). Nous montrons que l'estimateur SELO détecte de manière convergente les paramètres qui varient à chaque cassure et nous proposons d'utiliser un algorithme de maximisation d'espérance de recuit déterministe (DAEM) pour traiter la multimodalité de la fonction objectif. Étant donné que la fonction de pénalité SELO dépend de deux paramètres, nous utilisons un critère pour choisir les meilleurs paramètres et par conséquent le meilleur modèle. Ce nouveau critère présente une interprétation bayésienne qui permet d'évaluer l'incertitude des paramètres ainsi que l'incertitude du modèle. Les simulations de Monte Carlo montrent que la méthode fonctionne bien pour de nombreux modèles de séries temporelles, y compris des processus hétéroscédastiques. Pour un échantillon de 14 stratégies de hedge funds (HF), utilisant un modèle de tarification basé sur l'actif, nous mettons en exergue la capacité prometteuse de notre méthode à détecter la dynamique temporelle des expositions au risque ainsi qu'à prévoir les rendements HF. / This dissertation, composed of three (03) separate chapters, develops new econometric models for peer effects analysis and time series modelling. The first chapter (a joint work with Professor Vicent Boucher) studies a method for estimating peer effects through social networks when researchers do not observe the network structure. We assume that researchers know (a consistent estimate of) the distribution of the network. We show that this assumption is sufficient for the estimation of peer effects using a linear-in-means model. We propose an instrumental variables estimator and a Bayesian estimator. We present and discuss important examples where our methodology can be applied. We also present an application with the widely used Add Health database which presents many missing links. We estimate a model of peer effects on students' academic achievement. We show that our Bayesian estimator reconstructs these missing links and leads to a valid estimate of peer effects. In particular, we show that disregarding missing links underestimates the endogenous peer effect on academic achievement. In the second chapter, I present a structural model of peer effects in which the dependent variable is counting (Number of cigarettes smoked, frequency of restaurant visits, frequency of participation in activities). The model is based on a static game with incomplete information in which individuals interact through a directed network and are influenced by their belief over the choice of their peers. I provide sufficient conditions under which the equilibrium of the game is unique. I show that using the standard linear-in-means spatial autoregressive (SAR) model or the SAR Tobit model to estimate peer effects on counting variables generated from the game asymptotically underestimates the peer effects. The estimation bias decreases when the range of the dependent counting variable increases. I estimate peer effects on the number of extracurricular activities in which students are enrolled. I find that increasing the number of activities in which a student's friends are enrolled by one implies an increase in the number of activities in which the student is enrolled by 0.295, controlling for the endogeneity of the network. I also show that the peer effects are underestimated at 0.150 when ignoring the counting nature of the dependent variable. The third chapter (a joint work with Professor Arnaud Dufays and Professor Alain Coen) presents an approach for time series modelling. Change-point (CP) processes are one flexible approach to model long time series. Considering a linear-in-means models, we propose a method to relax the assumption that a break triggers a change in all the model parameters. To do so, we first estimate the potential break dates exhibited by the series and then we use a penalized likelihood approach to detect which parameters change. Because some segments in the CP regression can be small, we opt for a (nearly) unbiased penalty function, called the seamless-L0 (SELO) penalty function. We prove the consistency of the SELO estimator in detecting which parameters indeed vary over time and we suggest using a deterministic annealing expectation-maximisation (DAEM) algorithm to deal with the multimodality of the objective function. Since the SELO penalty function depends on two tuning parameters, we use a criterion to choose the best tuning parameters and as a result the best model. This new criterion exhibits a Bayesian interpretation which makes possible to assess the parameters' uncertainty as well as the model's uncertainty. Monte Carlo simulations highlight that the method works well for many time series models including heteroskedastic processes. For a sample of 14 Hedge funds (HF) strategies, using an asset based style pricing model, we shed light on the promising ability of our method to detect the time-varying dynamics of risk exposures as well as to forecast HF returns.

Cette thèse examine le rôle du pouvoir de marché dans le marché bancaire. L’emphase est mis sur la prise de risque, les économies d’échelle, l’efficacité économique du marché et la transmission des chocs. Le premier chapitre présente un modèle d’équilibre général dynamique stochastique en économie ouverte comprenant un marché bancaire en concurrence monopolistique. Suivant l’hypothèse de Krugman (1979, 1980) sur la relation entre les économies d’échelle et les exportations, les banques doivent défrayer un coût de transaction pour échanger à l’étranger qui diminue à mesure que le volume de leurs activités locales augmente. Cela incite les banques à réduire leur marge locale afin de profiter davantage du marché extérieur. Le modèle est solutionné et simulé pour divers degrés de concentration dans le marché bancaire. Les résultats obtenus indiquent que deux forces contraires, les économies d’échelle et le pouvoir de marché, s’affrontent lorsque le marché se concentre. La concentration permet aussi aux banques d’accroître leurs activités étrangères, ce qui les rend en contrepartie plus vulnérables aux chocs extérieurs. Le deuxième chapitre élabore un cadre de travail semblable, mais à l’intérieur duquel les banques font face à un risque de crédit. Celui-ci est partiellement assuré par un collatéral fourni par les entrepreneurs et peut être limité à l’aide d’un effort financier. Le modèle est solutionné et simulé pour divers degrés de concentration dans le marché bancaire. Les résultats montrent qu’un plus grand pouvoir de marché réduit la taille du marché financier et de la production à l’état stationnaire, mais incite les banques à prendre moins de risques. De plus, les économies dont le marché bancaire est fortement concentré sont moins sensibles à certains chocs puisque les marges plus élevés donnent initialement de la marge de manoeuvre aux banques en cas de chocs négatifs. Cet effet modérateur est éliminé lorsqu’il est possible pour les banques d’entrer et de sortir librement du marché. Une autre extension avec économies d’échelle montre que sous certaines conditions, un marché moyennement concentré est optimal pour l’économie. Le troisième chapitre utilise un modèle en analyse de portefeuille de type Moyenne-Variance afin de représenter une banque détenant du pouvoir de marché. Le rendement des dépôts et des actifs peut varier selon la quantité échangée, ce qui modifie le choix de portefeuille de la banque. Celle-ci tend à choisir un portefeuille dont la variance est plus faible lorsqu’elle est en mesure d’obtenir un rendement plus élevé sur un actif. Le pouvoir de marché sur les dépôts amène un résultat sembable pour un pouvoir de marché modéré, mais la variance finit par augmenter une fois un certain niveau atteint. Les résultats sont robustes pour différentes fonctions de demandes. / This thesis looks at the role of power market in banking. Emphasis is put on risk taking, economies of scale, economic efficiency and shocks transmission. Chapter 1 presents a dynamic stochastic general equilibrium model with monopolistically competitive banks à la Salop (1979). Following Krugman (1979, 1980) hypothesis about the link between economies of scale and exports, banks have to support a transaction cost on foreign trades that decreases with the size of their local assets (loans). This lead the banks to increase their local loans by reducing their margin. The model is solved and simulated under various degrees of market power in the banking system. Results show that two forces, economies of scale and market power, oppose to each other when the market concentrates. Concentration also leads foreign activities to increase, which makes banks more sensible to foreign shocks. Chapter 2 takes the same basic framework, but where banks face credit risk partially insured by collateral pledged by entrepreneurs and can limit this risk via costly effort. The model is solved and simulated under various degrees of market power in the banking system. We find that higher market power reduces the size of the financial market and steady-state production, but leads to safer banks. In addition, economies with highly concentrated banking systems experience milder fluctuations following most types of shocks, because the higher margins associated with market power serve as a buffer to cushion the economy from adverse shocks, at least initially. This buffer effect is eliminated once we allow for free entry into the banking sector. An other extension with economies of scale shows that a moderately concentrated market can be optimal for the economy. Chapter 3 uses a Mean-Variance portfolio analysis to depict a bank with market power. Return on deposits and assets varies with the quantity traded, which change the bank’s portfolio. Market power on assets lead the bank to choose a more stable portfolio, even if it causes the return to decrease. Similar results occur in the case of deposits, but variance increase for higher degrees of market power. Results are robust for a variety of demand functions.

Nous analysons un modèle d'assortiment, dans lequel nous introduisons la complémentarité entre les travailleurs. Dans une première partie, nous nous intéressons à la complémentarité en différenciation horizontale. Dans cette partie, il y a complémentarité en production lorsque les travailleurs sont de types différents. Le modèle prévoit alors que le travailleur rare sera l'unique détenteur de la rente économique. Dans une deuxième partie, nous analysons la complémentarité en différenciation verticale. Dans ce contexte, tous les travailleurs sont semblables, mais diffèrent par leur niveau de production. La complémentarité en différenciation verticale a pour effet de séparer les travailleurs plus productifs des travailleurs moins productifs. De plus, la firme qui engage les travailleurs plus productifs verse à ceux-ci une part plus grande de ses profits comparativement à la firme qui engage les travailleurs moins productifs. Dans tous les cas, la complémentarité et l'absence de frictions poussent les firmes à générer des profits égaux.

Nous proposons dans un premier essai de développer un modèle d’équilibre général calculable dynamique séquentiel avec l’infrastructure publique comme externalité positive sur la productivité totale des facteurs. Les résultats des simulations démontrent que, globalement, l’augmentation des investissements publics en infrastructures produit des effets positifs sur les différents agrégats macroéconomiques. Toutefois, en Tunisie la meilleure façon de financer ces infrastructures serait à travers l’aide internationale. Dans le deuxième essai, nous proposons d'étendre le modèle présenté dans le premier essai, afin de prendre en compte la dimension temporelle liée aux choix du consommateur et du producteur. Nous présentons un modèle dynamique d’équilibre général intertemporel. Nous essayons de comparer les résultats des simulations obtenus par le modèle intertemporel avec les résultats du modèle dynamique séquentiel. Nos résultats démontrent que dans les deux scénarios envisagés (crédit et taxe de vente), la quantité de la valeur ajoutée est plus élevée dans le modèle intertemporel, par contre, en valeur c’est plutôt le contraire. Contrairement aux deux autres essais où nous considérons les infrastructures au sens large, nous proposons dans le troisième essai de désagréger les infrastructures publiques. Nous considérons trois types d’infrastructures, deux types d’infrastructures économiques (les infrastructures agricoles, et les infrastructures des transports et des communications) le troisième type est les infrastructures sociales. Nos résultats démontrent que dans les deux scénarios de financement de l’augmentation des investissements publics en infrastructures (crédit et taxe de vente), l’augmentation la plus importante est enregistrée dans le cas des infrastructures des transports et des communications. Pour l’économie tunisienne, il serait plus rentable de consacrer la plus grande partie des investissements publics pour les réseaux des transports et des télécommunications.

Ce mémoire met l’accent sur deux questions essentielles: la flambée du prix du pétrole et son impact sur l’emploi et le taux de change au Canada. Dans ce papier, nous avons cherché à étudier et analyser l’impact des récentes hausses du prix du pétrole sur certaines variables macro-économiques de l’union monétaire Canadienne dans le cadre de la théorie de la Zone Monétaire Optimale. Nous adopterons l’approche d’un modèle VEC basé sur les modèles VAR, en utilisant des données mensuelles couvrant la période du 1994M03 au 2012M06. Les résultats empiriques obtenus pour le Canada confirment notre intuition et indiquent que l’incidence de l’augmentation de prix du pétrole de WTI sur l’emploi total et l’emploi en transport et entreposage est positive à court et long termes, mais négative en ce qui a trait à l’emploi en fabrication et au taux de change à long terme. Enfin, l’impact sur les principales provinces canadiennes s’avère différent entre régions et confirme la sensibilité et la souffrance du secteur manufacturier dans certaines provinces, surtout au Québec et en Ontario. Mots clés : Le Canada, la hausse des prix du pétrole, Variables macro-économiques théorie de la Zone Monétaire Optimale, modèles VEC et VAR.

Les enchères combinatoires peuvent être utilisées pour parvenir à une allocation efficace des ressources. En transport, l'important est de sélectionner les meilleures mises en enchère. Ce mémoire traite un problème de sélection des transporteurs à un niveau stratégique de la hiérarchie de décision. Sur un horizon de planification de plusieurs mois, l'expéditeur doit s'entendre avec un ensemble de transporteurs pour couvrir le transport de ses produits à partir de ses entrepôts vers ses centres de distribution. Pour ce faire, ce mémoire s'intéresse à une sélection organisée par le moyen d'enchères combinatoires où un expéditeur doit déterminer les mises soumises gagnantes à partir des mises soumises par les transporteurs participants. Cette sélection stratégique des transporteurs est bénéfique pour les deux parties étant donné qu'elle garantit une entente leur permettant de bien planifier les opérations. Cependant, l'expéditeur ayant basé son enchère sur des estimations des volumes à transporter risque d'encourir des coûts supplémentaires découlant des ententes issues de l'enchère. Pour remédier à cette problématique, ce mémoire propose une approche de résolution intégrant les décisions de sélection des transporteurs du niveau stratégique aux décisions d'affectation de ces transporteurs aux opérations de distribution du niveau opérationnel. Cette approche se base sur un cadre conceptuel composé de deux phases décisionnelles : une phase stratégique modélisée en programme linéaire proposé pour résoudre un problème de détermination du gagnant duquel résulte un nombre de solutions représentant différents choix de sélection stratégiques. Au niveau opérationnel, ces décisions stratégiques sont évaluées en tenant compte d'un facteur aléatoire qui caractérise le marché de transport et des différentes contraintes opérationnelles à respecter par l'expéditeur.

Doctorat en sciences sociales, politiques et économiques / info:eu-repo/semantics/nonPublished

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Ce mémoire développe un modèle dynamique et stochastique d'équilibre général avec prise en compte des imperfections du marché du crédit. A l'instar de Christensen et Dib (2006) sur une économie fermée de type néo-keynesien, nous estimons un modèle de petite économie ouverte avec accélérateur financier à la Bernanke et al. (1999), afin d'évaluer l'importance du mécanisme d'accélérateur financier. Les données utilisées proviennent des séries chronologiques canadiennes. L'estimation est faite selon les techniques bayésiennes sur deux modèles, un avec et l'autre sans accélérateur financier. Ces deux modèles sont résolus, simulés et estimés à l'aide du logiciel Dynare de Matlab. Les résultats obtenus appuient le modèle avec accélérateur financier et indiquent que la présence de ce mécanisme a un impact relativement important sur les variables réelles et monétaires de l'économie.