Professeur Olivier DE GROOTE soutiendra ses travaux pour l’habilitation à diriger des recherches (HDR) en Sciences économiques le vendredi 14 novembre à 10h00, en visioconférence (zoom).
Titre : "The Consequences of Forward-Looking Behavior and Policies: Evidence and Design in Green Technology Adoption and Education"
Pour assister à la soutenance, merci de contacter le secrétariat Christelle Fotso Tatchum.
Membres du jury :
- Thierry MAGNAC: Professeur d'économie et Directeur scientifique de TSE, Ecole TSE, Université Toulouse Capitole
- Koen JOCHMANS : Professeur d'économie, Ecole TSE, Université Toulouse Capitole
- Estelle CANTILLON : Directrice de recherche, Université Libre de Bruxelles
- Catarina CALSAMIGLIA :Professeure d'économie, Barcelona School of Economics
- Julien COMBE : Assistant Professeur d'économie, Ecole Polytechnique
Résumé
Mon dossier HDR comprend quatre articles centrés sur l’identification partielle, une méthodologie sur laquelle je travaille depuis mon arrivée à la Toulouse School of Economics en 2005. Introduit à cette littérature par mon collègue Thierry Magnac, ce travail marque une rupture avec ma thèse de doctorat consacrée aux modèles d’équilibre de recherche d’emploi. L’avantage des méthodes d’identification partielle est qu’elles permettent d’estimer des modèles pour lesquels, d’une manière ou d’une autre, il manque de l’information, soit que cela provienne des données disponibles, soit du modèle lui-même. Au lieu de rajouter des hypothèses, certes structurantes mais souvent fortes, parfois peu plausibles, ces méthodes permettent de borner les paramètres d’intérêts souvent grâce à des inégalités de moments, ces bornes découlant généralement de bornes induites par le modèle sur les grandeurs manquantes.
Cette approche trouve de vastes applications en organisation industrielle (IO) et dans d’autres domaines mais demeurent toutefois peu utilisées parce que d’une part, les méthodes inférentielles classiques ne sont pas applicables et, d’autre part, la mise en pratique demeure délicate quand la dimensionalité augmente. Mes recherches visent à développer et simplifier les techniques d’identification partielle pour les rendre (espérons-le) plus accessibles aux chercheurs appliqués.
Le premier article, "Set Identified Linear Models" (Econometrica, 2012), coécrit avec Thierry Magnac et Eric Maurin, étudie des modèles de régression linéaire avec données censurées par intervalles. En utilisant la fonction support, un outil géométrique issu de l’analyse convexe, nous caractérisons l’ensemble identifié et les propriétés statistiques de son estimateur. Notre approche établit un lien entre la géométrie de l’ensemble et les propriétés asymptotiques, de l’estimateur que nous proposons, permettant, entre autres, d’obtenir des procédures de test efficaces.
Le deuxième article, "A Geometric Approach to Set Identified Entry Games" (Journal of Econometrics, 2020), coécrit avec Rohit Kumar, applique des idées similaires aux jeux d’entrée en IO, qui présentent souvent des équilibres multiples. Nous proposons un cadre basé sur les inégalités de moments en exploitant la géométrie de l’ensemble identifié pour affiner les procédures de test, en équilibrant efficacité computationnelle et robustesse statistique.
Le troisième article, "Price Competition and Endogenous Product Choice in Networks" (en révision), coécrit avec Cristina Gualdani et Kevin Remmy, étend le cadre aux décisions complexes de réseaux dans l’industrie aérienne américaine. Nous abordons l’interaction entre la conception des réseaux et la concurrence sur les prix en utilisant des méthodes de préférences révélées, dérivant des inégalités de moments linéaires pour estimer le modèle et construire des régions de confiance.
Enfin, dans "Functional Ecological Inference" (Journal of Econometrics, à paraître), coécrit avec Jean-Pierre Florens et Nour Meddahi, nous traitons le défi de l’inférence écologique à partir de données agrégées. Même si nous aurions pu construire des bornes en tentant de généraliser les travaux de Manski, nous adoptons ici une approche différente en sélectionnant un point de l’ensemble identifié. Ce point a une interprétation en termes de dépendance minimale entre les variables non observées conjointement. Le problème devient alors un problème d’inverse généralisé pour opérateurs linéaires.
Ces quatre différentes contributions soulignent le potentiel des techniques d’identification partielle pour certains modèles couramment utilisés en économie. Mes recherches en cours visent à affiner ces outils pour relier les avancées théoriques à leur applicabilité empirique.
