Résoudre des problèmes d'inférence non standards – SNIP

Les problèmes d'inférence non standard surviennent fréquemment en économie appliquée et dans des domaines connexes. Un exemple notable est le problème des instruments faibles dans le modèle des variables instrumentales linéaires (IV), où les procédures d'inférence standards, telles que le test de Student, échouent lorsque les instruments sont faibles. En réponse, les chercheurs ont développé des tests qui restent valides indépendamment de la force des instruments. La première partie de ce projet aborde des problèmes spécifiques d'inférence non standard qui ont reçu moins d'attention que le problème des instruments faibles. L'objectif est de développer des tests qui contrôlent uniformément l'erreur de Type 1 (niveau) tout en maintenant de bonnes propriétés d'erreur de Type 2 (puissance) pour les modèles largement utilisés par les chercheurs appliqués, améliorant ainsi l'efficacité de la recherche empirique en minimisant les fausses découvertes et en maximisant les vraies. Les problèmes d'inférence non standard étudiés dans ce projet se posent dans les modèles GARCH-X en finance, les modèles de frontières stochastiques avec endogénéité entre les variables explicatives et le terme d'inefficacité, ainsi que les modèles à coefficients aléatoires couramment utilisés en économie industrielle. La deuxième partie du projet se concentre sur la création d'un outil permettant aux économètres théoriciens d'évaluer l'optimalité de leurs procédures de test proposées, contribuant ainsi à l'efficacité de la recherche empirique.