Ces dernières années, l'approche structurale de l'économétrie par rapport à l'économétrie sous forme réduite est devenue plus populaire. Cela implique une combinaison étroite de modèles économiques théoriques et de statistiques afin d'estimer les paramètres d'intérêt. Imposer une structure plus théorique dans la façon dont nous utilisons les données et les méthodes statistiques est destiné à fournir des conseils et parfois même à découvrir des paramètres qui ne sont pas facilement estimables avec des méthodes de forme réduite. Même pour les non économétriciens, cela peut être potentiellement intéressant, car la simulation et l'échantillonnage peuvent jouer un rôle important dans l'estimation structurelle et les techniques sont bien applicables dans d'autres sciences sociales.
Cette branche de l'économétrie, en tant que branche des statistiques, ne semble pas avoir de manuels d'introduction jusqu'à présent. Je n'ai trouvé que des matériaux plus avancés comme les modèles économétriques structurels de Choo et Shum (2013) ou le chapitre d'enquête de Reiss et Wolak .
Quelqu'un pourrait-il m'orienter vers un ensemble de conférences ou peut-être même un livre (que je n'ai pas encore trouvé) qui fournirait une introduction à l'économétrie structurelle? Idéalement, cela serait basé sur des exemples avec différentes approches, y compris du code ou un guide sur la façon de reproduire ces exemples pour une meilleure compréhension.
Je connais plusieurs articles de recherche notamment en organisation industrielle
- modélisation de la dépendance de l'État (Rust, 1987)
- estimation de la demande (Berry, 1994; Berry, Levinson et Pakes, 1995)
- estimation de la productivité (Olley et Pakes, 1996)
- estimation du pouvoir de marché (Nevo, 2005; Sovinsky, 2008)
mais la plupart d'entre eux sont difficiles à suivre. Donc, si quelqu'un connaît une introduction plus douce, ce serait d'une grande aide.
Si vous envisagez également des méthodes structurelles pour la macroéconomie, alors peut-être le livre Structural Macroeconometrics de DeJong et Dave sera peut-être intéressant.
Mathias Andre a quelques problèmes d'économétrie structurelle sur son site Web . Les questions sont similaires à l'exemple du chapitre un du livre de Wolpin que vous avez mentionné dans le commentaire de la réponse précédente et il existe également des exemples d'estimation des fonctions de valeur. Il y a quelques corrections au livre de Wolpin ici .
Victor Aguirregabiria met à disposition des données et du code pour plusieurs procédures d'estimation sur son site Internet . Le fait Aviv Nevo .
Abbring et Klein ont publié le code Matlab pour le modèle de choix discret dynamique.
Simon Quinn a des notes de cours qui commencent par les bases puis continuent à vous dire comment utiliser le maximum de vraisemblance dans l'estimation des fonctions d'utilité. Les données et le code devraient également être sur son site Web. À cette fin, l'ouvrage Maximum Lik vraisemblable Estimation de William Gould et de ses co-auteurs est précieux car le maximum de vraisemblance et le maximum de vraisemblance simulé sont souvent des outils utilisés en économétrie structurelle.
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Un problème est que l'estimation structurelle varie beaucoup selon le domaine dans lequel vous vous trouvez, car les modèles utilisés varient beaucoup. Pour moi, au moins, l'estimation structurelle du travail et du marketing est très différente de la finance et de la macro. Il pourrait être utile de séparer les méthodes d'estimation (méthode des moments simulés, probabilité maximale simulée, filtrage bayésien) du calcul du modèle (programmation dynamique et itération des fonctions de valeur). Pour les méthodes d'estimation, Gourieroux et Monfort sont une bonne enquête approfondie. Pour la solution de modèle, Miranda et Fackler sont une autre bonne référence, bien que vous puissiez également consulter un certain nombre d'autres livres sur l'économie dynamique. En combinant la solution du modèle et l'estimation, pour financer cette enquêteest un très bon point de départ, pour Macro, vous avez déjà été pointé vers DeJong et Dave, et j'ajouterais Rust (1994) à une liste déjà longue d'enquêtes IO / marketing que vous regardez, ainsi que deManuel de Kenneth Train .
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