Économétrie des modèles de durée

 
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  Prochaine session
20, 21, 22 juin 2018
Objectifs

Comprendre les problématiques propres aux données de durée, en particulier concernant l’échantillonnage et la sélection dynamique. Donner les outils permettant d’analyser les données de durée et de mener une démarche de modélisation adéquate.


Prérequis

Bonne connaissances des modèles de régression linéaire (niveau des formations Économétrie 1 et Économétrie 2) et familiarité avec le formalisme mathématique.


Contenu

Les variables de durée sont fréquemment soumises à des phénomènes de censure, troncatures ou biais de sélection. La formation fournit des outils méthodologiques pour les analyser, et estimer les points de sortie. Plusieurs modèles sont proposés, se rapportant à des analyses paramétriques, semi-paramétriques ou non paramétriques, tenant compte de variables omises dans le temps, ou lorsque le point de sortie est attribuable à des événements de différents types (modèles à risques concurrents).

Rappels des différents concepts de statistique sur données de durée

  • Censure et troncature
  • Types d’échantillonnage (flux, stock, censure par intervalle)
  • Densité, survie, hasard et hasard intégré

Estimation non-paramétrique

  • Estimateurs de Kaplan-Meier et de Nelson-Aalen
  • Test de comparaison log-rank
  • Application Stata : déclaration de données (-stset-) pour différentes structures d’échantillonnage,
  • Estimateurs de Kaplan-Meier et de Nelson-Aalen, tests de comparaisons

Modèles paramétriques

  • Hasard proportionnel et temps accéléré : estimation et utilisation
  • Applications Stata : -streg-, -stcurve-, -predict-
  • Régresseurs variant avec le temps : principe et implémentation Stata (-stsplit-)

Estimation semi-paramétrique

  • Modèles semi-paramétriques (1) : constant par morceaux
  • Modèles semi-paramétriques (2) : Cox
  • Applications Stata : -stcox-
  • Censure par intervalle (-cloglog-)

Hétérogénéité inobservée : le problème de la sélection dynamique

  • Correction de l’hétérogénéité inobservée : Loi Gamma
  • Application Stata

Modalités pédagogiques

Afin de mobiliser les participants, de multiplier les échanges et de faciliter l’assimilation des connaissances, cette formation alterne exposés théoriques et applications pratiques / cas concrets / travaux sur ordinateur.