Analyse de systèmes de demande des ménages et dépendance spatiale
Institution:
Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008)Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
The thesis connects two distinct strands of the literature: models of quantity and quality proposed by Deaton (1987, 1988, 1990) and Crawford, Laisney and Preston (1996) (CLP) and spatial econometrics. I first consider spatial patterns of economic agents decisions in the general context of analysis of share systems and I show that the adding-up property of shares implies equality restrictions on spatial autoregressive parameters of the share models with spatial dependence. Then, in a Monte Carlo study, I emphasize the possibility of the implementation of the Moran's (1950) test in microeconomic context not only to test for the presence of spatial correlation across error terms, but also to identify its potential sources. For estimating the spatial versions of the CLP model, I combine the methodology of Deaton (1987, 1988, 1990) and Crawford et alii (1996) and the procedure of Kelejian and Prucha (1999). I show then that this estimation method involves an identification problem of spatialparameters and that it requires spatial matrices with special structures. An illustration of the estimation of spatial versions of the CLP model is given, with an application of the technique to Czech household survey data; the estimates do not suggest that neighbors' budget shares are an important determinant of the household expenditures in the data analysed.
Abstract FR:
La thèse fait le lien entre les modèles de choix de quantité et de qualité de biens de consommation proposés par Deaton (1987, 1988, 1990) et Crawford et alii (1996) (CLP) et le courant de littérature spatiale. D'abord dans un cadre général d'analyse de systèmes de parts [CLP est un exemple de tels systèmes] je considère la structure spatiale des décisions des agents économiques et je montre que la propriété d'addition des parts implique des restrictions d'égalité sur les paramètres autorégressifs des modèles de parts avec dépendance spatiale. Par une étude de Monte Carlo, je souligne par ailleurs la possibilité de mettre en oeuvre le test de Moran dans un contexte microéconomique non seulement pour détecter la présence possible de corrélation spatiale dans les termes d'erreur de régression mais aussi pour identifier le ou les types d'interaction occasionnant l'autocorrélation. Pour estimer les versions spatiales du modèle CLP, je suggère une combinaison de la méthodologie de Deaton (1987, 1988, 1990) et Crawford et alii (1996) et de la procédure de Kelejian et Prucha (1999). Je montre que cette méthode d'estimation peut comporter un problème d'identification des paramètres spatiaux et qu'elle fonctionne très bien avec des structures particulières de matrices de pondération spatiales. Une illustration empirique de l'estimation des versions spatiales du modèle CLP, basée sur des données de consommation de ménages tchèques est fournie; les résultats d'estimation suggèrent l'absence de dépendance spatiale dans l'échantillon considéré.