Tests bayesiens d'enveloppement et fonction de cout

par Jamal Bouoiyour

Thèse de doctorat en Sciences économiques

Sous la direction de Jean-Pierre Florens.

Soutenue en 1993

à Toulouse 1 .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Un modele enveloppe un autre modele s'il est capable, a partir de ses propres resultats, d'expliquer les resultats de l'autre modele. Le point essentiel dans le test d'enveloppement bayesien est l'interpretation du second modele dans le cadre du premier. C'est ce qu'on appelle la transition optimale (ou la pseudo vraie valeur bayesienne). En pratique, on n'a pas de solution generale de cette transition. Nous proposons une methode d'approximation de cette derniere. Par ailleurs, la theorie du comportement du producteur nous indique que la differenciation de la fonction de cout par rapport aux prix des facteurs de production permet d'obtenir les equations specifiant les parts de chaque facteur dans la fonction de cout. En utilisant ces equations comme contrainte, on a considere deux modeles : le premier tient compte directement de la contrainte en question. C'est le modele contraint. Le second, baptise modele non contraint, est celui ou la contrainte est consideree de maniere indirecte, c-a-d par l'intermediaire des esperances. On a applique le test d'enveloppement a la fonction de cout de france-telecom. On a obtenu le resultat suivant : globalement, le modele contraint enveloppe le modele on contraint. On a donc pu verifier que la specification choisie par france-telecom pour caracteriser la technologie des telecommunications est correcte.

  • Titre traduit

    Bayesian encompassing tests and cost function


  • Résumé

    A model m0 is said to encompas anather model m1 if the former can explain the results obtained by the latter. In this dissertation, a special attention is paid to approximate the optimal transition or the bayesian pseudo true value. In other respects, we propose an application of bayesian encompassing to the cost function. The interest to treat the cost function lies in fact that this function gives indications in the theory of production and the analysis of industry and market structures. For our application, we specify two models. The firts one is unconstrained, ie the constraints are in the expectations of parameters. In the second model, we consider exact constraints in parameters. The comparaison of the two models is implemented using the french telecommunication industry annual data for the period 1970-1989. We use the gibbs sampler procedure to evaluate posterior margina distributions.

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Informations

  • Notes : THESE NON CORRIGEE

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TG1001 1993 36
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