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Econometric modeling of informal employment in Latin-American countries
No full textL'emploi informel est une caractéristique omniprésente des marchés du travail Latino-Américains. Même si sa présence peut avoir des implications positives liées à l'entrepreneuriat, il est fondamentalement lié à de mauvaises conditions de travail, à l'évasion fiscale et au déséquilibre des marchés du travail. L'informalité est devenue un sujet de recherche important car plusieurs problèmes statistiques caractérisent les données disponibles, ainsi, cette Thèse présente trois articles traitant de sujets micro et macro-économétriques fondamentaux présents dans la littérature. Le premier s'occupe de la spécification d'un modèle micro-économétrique qui permet la classification probabiliste des travailleurs informels en ‘exclus' et ‘non exclus' (ou ‘volontaires' ou pas). Le deuxième, propose une méthodologie d'identification et correction des erreurs de mesure implicites dans l'indicateur du travail informel publié para le BIT. Le troisième estime une relation macro-économétrique micro-fondée entre l'informalité et la libéralisation commerciale, en traitant les problèmes d'inférence découlant du modèle empirique par une méthode semi-paramétrique robuste
Contributions to the theory and practice of latent variable modelling and causal inference
No full textUnobservable concepts are frequent in economics: utility, expectations, beliefs, competitiveness of firms, productivity of a worker can all be viewed as latent variables. Although not directly observable, each of these concepts can be indirectly measured by some related observable indicators. The first two chapters of this thesis provide a deeper understanding of the tools available to empirical researchers to measure latent variables. In the first chapter, we use factor analysis to measure decent work which was originally conceptualized by the International Labour Organization. In the second chapter, we investigate bias correction methods when factor scores are used as regressors. Focusing on nonlinear regression including covariates, we propose two bias-corrected estimators. Finally, in the third chapter, we show the detrimental effect of small amounts of contaminated data on the estimated causal impact of treatment and propose robust version of standard causal inference estimators
Discrete choice pseudo panel data models
No full textLes données de panel sont aujourd'hui d'une importance capitale dans l'analyse du comportement des micro-unités. Or dans beaucoup de pays, ces données n'existent pas encore. A la place, les chercheurs peuvent utiliser des enquêtes répétées. Dans un pareil cas, vu l'impossibilité de suivre la même unité dans le temps, on passe au niveau cohorte tout en introduisant l'hétérogénéité individuelle dans le modèle. Des cohortes construites selon des critères d'homogénéité sont les « individus » du nouveau panel. Cette approche est dite approche des données pseudo panel. Ainsi cette thèse comporte trois chapitres. Le premier traite de l'estimation de modèles à choix binaires avec des effets individuels quand on a des données pseudo-panels. Le deuxième propose une approximation de la distribution théorique exacte obtenue dans le premier chapitre, par la distribution beta. Le troisième chapitre analyse l'impact de l'autonomie des femmes sur l'utilisation des soins de santé en Inde avec des données pseudo-panels
A study on how to continue and optimize project activities in pandemic times for NGOs
No full textThroughout this paper I aim to bring my readers along my practical and academic journey during my internship with child's rights-based NGO CRY. In a period of uncertainty and restrictions imposed by the onset of COVID-19, NGOs, in the field of social and sustainable change, such as CRY, are in need of a guide on how to best continue their activities and preserve their intended effects for the communities, I thus attempt at providing a theoretical answer to this inquiry through the concepts of adaptation, community resilience, vulnerability reduction assessment and a number of other important aspects to consider in these circumstances. This research becomes not only relevant in the present, for NGOs such as CRY, yet also in the future due to the likely perpetuation of pandemics like COVID-19
Estimation of simultaneous-equations models with panel data and censored endogenous variables
No full textIn this research we develop an estimation methodology for a system of simultaneous equations where the endogenous variables are subject to censorship and where the data follows a panel structure. The likelihood function of such a model presents several complications, so that traditional optimization procedures cannot be employed. We propose the application of a simulation-based estimator that mimics the Expectation-Maximization (EM) algorithm and also inherits its likelihood-maximizing properties. Simulation exercises for both random-effects and fixed-effect models verify that this estimation methodology performs remarkably well in comparison to traditional methods, without a high cost in terms of loss of efficiency. The same idea is then extended to other types of data limitations and to a dynamic model
Parametric and nonparametric analysis of simultaneous equation models with latent variables: theory and applications
No full textCette thèse de doctorat est composée de trois chapitres. La principale contribution consiste à présenter deux cadres théoriques, paramétrique et non-paramétrique, pour faire des comparaisons et évaluations des concepts théoriques non-observables utilisés dans différents contextes tels que le bien-être, le développement, la santé et l'inégalité entre autres.Le premier chapitre présente le modèle paramétrique avec une méthode d'estimation et un exemple numérique avec des simulations. Le deuxième chapitre est une application, sur des données françaises, de ce type de modèles dans le contexte de la santé, en opérationnalisant l'approche des capabilités d'Amartya Sen. Finalement, le troisième chapitre consiste en une alternative non-paramétrique accompagnée d'une application sur des données indiennes dans le contexte du bien-être, pour tester la dominance stochastique multivariée de premier ordre
Contributions in the areas of three-dimensional panel data and the use of machine learning to estimate econometric models
No full textThis thesis studies the identification of structural or causal relationships in the presence of unob- served heterogeneity or/and endogeneity using two different approaches. In the first approach, multi-dimensional panel data is exploited to control for unobserved heterogeneity that is not only individual specific. This can be complemented with the use of instrumental variables. In the second approach, machine learning techniques in combination with orthogonal scores are exploited to identify parameters of interest in models without exclusion restrictions for cross- sectional data. This is useful when conditioning on unobserved specific heterogeneity is not enough or possible and when instrumental variables are not available. More specifically, the first chapter focuses on random coefficients model for multi-dimensional panel data, the second chapter investigates dynamic heterogeneous panel data models and the third chapter focuses on triangular models without exclusion restrictions for cross-sectional data
Model-based multidimensional poverty indices: theoretical construction and statistical properties
No full textThis thesis is concerned with the operationalisation of the "Capability Approach" (CA) in order to obtain quantitative measures of Human Development in various domains. It consists of three essays that quantify well-being, poverty and female empowerment in the "capability" space. The first essay applies the methodology developed by Krishnakumar (Journal of Human Development 2007) for operationalizing the CA using structural equation latent variable modelling, for estimating and analyzing basic capabilities in the knowledge and living conditions domains for Bolivian children. The second essay extends this model-based approach for measuring deprivation in the functioning-capability space, in the presence of multiple-dimensions and multiple-indicators. Finally, the third essay proposes a structural model for measuring female empowerment in a capability perspective, using the intra-household gender dynamics literature as the theoretical support. These three key contributions show the importance of going beyond descriptive measures to adequately target the most vulnerable groups
Capabilities, opportunities and public policies: analyses through Simultaneous Equation Models with latent variables
No full textThis thesis proposes analytical and practical frameworks for the anlysis of human development that are useful for policy purposes. The main theoretical underpinning is Sen's Capability Approach, which advocates a pluralistic view of human life and the expansion of freedom as a normative rule towards the public good. The thesis comprises three chapters; in the first one, Sen's approach is theoretically supplemented with elements of J. Roemer's Equality of Opportunity approach to provide concrete suggestions of policy configurations for improving livelihoods with justice. In the second chapter, economic and econometric frameworks are proposed for this theoretical combination. As many elements that are intertwined in this vision of human development are hard to directly observe, a Simultaneous Equation Model with latent variables is developed and implemented using Bolivian data. The third chapter focuses on one specific aspect of human development, namely work-related wellbeing based on J. Heckman's technology of skill formation
Suivi du commerce mondial / Dynamic factor model
No full textCette étude met en évidence une méthodologie pour construire un outil de suivi du commerce international, un instrument qui pourrait suivre mensuellement la situation des échanges commerciaux de biens et de services au niveau mondial. Ce travail s'inspire fortement du world Trade monitoring1 du (CPB Netherlands Bureau for Economic Policy Analysis) et a l'intention de l'améliorer en mettant en place un indice synthétique en temps réel à partir du Dynamic Factor Modelde Stock et Watson (Stock James, 2011). Aussi, étant donné que le G20 représente 90% de l'économie mondiale, 80% des échanges commerciaux et 66% de la population mondiale, alors les variables choisies pour notre étude sont les exportations et les importations totales de chaque membre du G20. Notre indicateur permet éventuellement de faire un diagnostic dynamique sur la situation du commerce mondial. Un tel indicateur peut être d'une grande utilité aux décideurs de politique extérieure tant au niveau national que régional afin d'anticiper d'éventuelles crises économiques
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