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Endogénéité dans les modèles qualitatifs sur données longitudinalesby: Stéfan Lollivier
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AbstractLes méthodes statistiques destinées à traiter les biais de sélectivité ou d'endogénéité sur données longitudinales quand la variable d'intérêt est quantitative ont beaucoup progressé depuis le début des années 1990, et l'on sait aujourd'hui comment procéder à des estimations avec de telles données. La situation est beaucoup moins aboutie lorsque la variable d'intérêt est qualitative. On se propose ici de développer un formalisme permettant d'estimer un modèle de choix d'activité dans lequel intervient une variable qualitative suspecte d'endogénéité (le nombre d'enfants). A des procédures reposant sur des hypothèses paramétriques fortes est préférée une méthode d'estimation en plusieurs étapes, plus économe en matière de spécifications, mais aussi beaucoup plus simple à mettre en œuvre. Conditionnellement aux variables explicatives habituelles, on est conduit à rejeter l'endogénéité, comme c'était le cas en coupe transversale. L'utilisation de données longitudinales permet également d'appréhender la corrélation entre les termes d'erreur et les variables qui changent au cours du temps, comme par exemple le revenu du conjoint. /// Statistical methods taking into account endogenous variables are now available with longitudinal data if the explanatory variables are continuous. But few papers deal with qualitative data. The paper proposes a method to estimate a model in which the female decision of activity depends on a qualitative endogenous explanatory variable (the number of children). Rather than a full parametric framework, the paper proposes a three-step method with less specification restrictions and more convenient to implement with panel data. Conditional on usual explanatory variables, the endogeneity of the number of children is rejected, as in cross-section. Moreover, panel data allow the identification of the effects of time-varying variables, as the partner's income.
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