Abstract FR:

Afin d'analyser des modèles à caractère dynamique, nous colligeons des informations individuelles sur plusieurs périodes de façon à produire des bases de données de type longitudinales. Ces données peuvent être de type panel, panel incomplet ou non balancé. La solution conventionnelle au problème des panels incomplets est de créer des panels à partir de moyennes prises sur des groupes d'unités. Le regroupement à chaque période de ces moyennes constitue des pseudo panels. L'objectif de la thèse est de proposer une approche alternative à la technique conventionnelle des pseudo panels. L'exploitation des nouvelles techniques à augmentation de données permet de conserver pour l'estimation toute l'information que comportent les unités de base. Cette approche est si flexible qu'elle peut être utilisée pour traiter tant le cas extrême , soit la combinaison de coupes transversales indépendantes, que les situations de panels incomplets proprement dits.