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Cepii gh 240310 Modèles non-linéaires pour données de panel Guillaume Horny ? ? Banque de France et UCLouvain CEPII Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CTypologie des modèles non-linéaires en panel Modèles poolés g E yit Xit Xit ? u Ecri

Modèles non-linéaires pour données de panel Guillaume Horny ? ? Banque de France et UCLouvain CEPII Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CTypologie des modèles non-linéaires en panel Modèles poolés g E yit Xit Xit ? u Ecriture identique à celle en coupe Implique toutefois d ? ajuster les matrices de variance pour la corrélation longitudinale Modèles à e ?ets ?xes g E yit Xit ui Xit ? ui o? ui peut être corrélé avec Xit Modèles à e ?ets aléatoires g E yit Xit ui Xit ? ui o? ui suit une distribution et est indépendant de Xit Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CAperçu des modèles non-linéaires Di ?érences avec les modèles linéaires modèles à e ?ets ?xes sujets au problème des paramètres incidents lorsque N grand relativement à T modèles à e ?ets aléatoires demandent généralement d ? utiliser des procédures d ? intégration numériques cf transparent de PS Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CModèles non-linéaires traités ici Variable aléatoire binaire probit et logit continue et censurée Tobit I et II Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CGénéralités sur les panels sous Stata Mise en forme des données chaque observation correspond à un couple i t pas de mise en forme ??wide ? sinon utiliser la commande reshape l ? utilisateur doit déclarer les variables contenant les indices d ? individus et de temps pour pouvoir utiliser les fonctions pour données de panel xtset id year Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CGénéralités sur les panels sous Stata suite Description du panel xtdescribe nous renseigne sur les séquences d ? observations pour les di ?érents individus xtsum xttab nous renseignent sur les variations intra- et inter-individuelles de variables Utile car les estimateurs à e ?ets ?xes sont peu précis lorsque les variations intra-individuelles sont faibles xttab x y xttrans donne les proba de transitions d ? une période à l ? autre xttrans x Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CModèles binaires et Tobit I Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CCommandes VA poolé e ?et ?xe e ?et aléatoire binaire logit probit xtlogit fe xtlogit re xtprobit re continue et censurée tobit xttobit Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CModèle poolé Commande en panel identique à celle en coupe avec un ajustement pour la corrélation longitudinale logit y x vce cluster id probit y x vce cluster id Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CModèles à e ?ets ?xes Problème des paramètres incidents N e ?ets ?xes ui K régresseurs ?? N K paramètres N K ? ? lorsque N ? ? on doit éliminer les ui possible pour modèles Logit d ? o? le Logit conditionnel pas de solution pour le Probit pas de procédure sous Stata pour l ? estimateur de Hahn et Newey du Tobit FE Commande xtlogit y x fe Guillaume Horny Banque de France Panels non-linéaires CModèles à un e ?et aléatoire Contribution à la vraisemblance de l ? individu i