Cette thèse s'intéresse à l'analyse des variables d'opinion. Les opinions couvertes concernent spécifiquement des questions économiques comme le niveau de bien-être, la situation financière, le niveau minimum de revenu nécessaire pour vivre dignement, la préférence pour la redistribution. Le traitement de ces variables d'opinion et leur mise en relation avec les grandeurs économiques traditionnelles comme le niveau de revenu ou sa dynamique nécessitent des techniques micro-économétriques spécifiques. Dans cette thèse, les modèles dynamiques de panel sont utilisés pour étudier la mobilité des revenus et la mobilité des statuts d'emploi. Dans le dernier chapitre, nous discutons également le modèle Tobit dynamique et l'importance des conditions initiales. Dans les modèles de panel, se pose la question du choix entre effet fixe et effet aléatoire. Parce que les variables subjectives sont ordinales et discrètes, les effets fixes sont difficilement identifiables. L'identification des effets aléatoires est moins problématique, mais l'estimation devient pourtant difficile quand la dimension d'intégration augmente. Pour résoudre cela, je l'utilise intensivement les techniques de simulation, soit pour le modèle dynamique multinomial logit, soit pour le modèle dynamique Tobit. La technique de simulation est également appliqué au modèle trivarié probit pour mesurer les corrélations conditionnelles entre trois (ou même plus) variables ordinales. / This dissertation studies option variables. These opinions cover specially economic questions such as the level of wellbeing, financial situations, the minimum income question and the preference for redistribution. The treatment of these opinion variables and their relation to conventional economic questions such as income level or dynamics requires the use of special micro-econometric models. In this dissertation, the dynamics panel models are used to study the job status and income mobility. In the 6 chapter, we discuss the dynamic Tobit model with an emphasis on initial conditions. The choice between fixed or random effect is another question. Because subjective variables are ordinal and discrete, the identification of fixed effects is problematic. Random effects are better identified while the estimation difficulty increases with the integration dimension. To solve that, I use intensively simulation method in the study of dynamic multinomial logit model or dynamic tobit model. It is also been applied in the trivariate probit model to measure the conditional correlations among more than 2 ordinal variables.