Identification des mesures d’inégalité dans les modèles de sélection
Thèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
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Maîtrise / Master's
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- Sélection
- Identification partielle
- Mesures d'inégalité
- Sample selection
- Partial identification
- Inequality measures
Organisme subventionnaire
Résumé
Résumé
Dans ce mémoire, je considère un modèle de sélection standard avec sélection non aléatoire. D’abord, je discute la validité et la ‘‘sharpness ’’ des bornes sur l’intervalle interquantile de la distribution de la variable aléatoire latente non censurée, dérivées par Blundell et al. (2007). Ensuite, je dérive les bornes ‘‘sharp ’’ sur l’intervalle interquantile lorsque la distribution observée domine stochastiquement au premier ordre celle non observée. Enfin, je discute la ‘‘sharpness’’ des bornes sur la variance de la distribution de la variable latente, dérivées par Stoye (2010). Je montre que les bornes sont valides mais pas nécessairement ‘‘sharp’’. Je propose donc des bornes inférieures ‘‘sharp’’ pour la variance et le coefficient de variation de ladite distribution.
In this master thesis, I consider a standard selection model with nonrandomly censored outcome. First, I discuss validity and sharpness of bounds on the interquantile range of the distribution of the uncensored outcome, derived by Blundell et al. (2007). Second, I give sharp bounds on the interquantile range respectively under stochastic dominance of the unobserved outcome distribution by the observed one, and in presence of an exclusion variable. Third, I discuss sharpness of the variance bounds given by Stoye (2010). I show that the bounds are not necessarily sharp and I provide sharp lower bounds on the variance and the coe fficient of variation.
In this master thesis, I consider a standard selection model with nonrandomly censored outcome. First, I discuss validity and sharpness of bounds on the interquantile range of the distribution of the uncensored outcome, derived by Blundell et al. (2007). Second, I give sharp bounds on the interquantile range respectively under stochastic dominance of the unobserved outcome distribution by the observed one, and in presence of an exclusion variable. Third, I discuss sharpness of the variance bounds given by Stoye (2010). I show that the bounds are not necessarily sharp and I provide sharp lower bounds on the variance and the coe fficient of variation.
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