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dc.contributor.advisorCarrasco, Marine
dc.contributor.advisorKaymak, Baris
dc.contributor.authorTchuente Nguembu, Guy
dc.date.accessioned2015-03-13T16:52:33Z
dc.date.availableMONTHS_WITHHELD:6fr
dc.date.available2015-03-13T16:52:33Z
dc.date.issued2015-02-18
dc.date.submitted2014-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/11430
dc.subjectHigh-dimensional modelsfr
dc.subjectLIMLfr
dc.subjectMany weak instrumentsfr
dc.subjectMSEfr
dc.subjectRegularizationfr
dc.subjectHuman capitalfr
dc.subjectDiscrete Choicefr
dc.subjectCollege majorfr
dc.subjectModèles de grande dimensionfr
dc.subjectVariable instrumentale faiblesfr
dc.subjectErreur Quadratique Moyennefr
dc.subjectRégularisationfr
dc.subjectcapital humainfr
dc.subjectChoix discretsfr
dc.subjectChoix de filièrefr
dc.subject.otherEconomics - Theory / Économie - Théorie (UMI : 0511)fr
dc.titleEssais en économetrie et économie de l'éducationfr
dc.typeThèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineSciences économiquesfr
etd.degree.grantorUniversité de Montréal (Faculté des arts et des sciences)fr
etd.degree.levelDoctorat / Doctoralfr
etd.degree.namePh. D.fr
dcterms.abstractCette thèse est organisée en trois chapitres. Les deux premiers s'intéressent à l'évaluation, par des méthodes d'estimations, de l'effet causal ou de l'effet d'un traitement, dans un environnement riche en données. Le dernier chapitre se rapporte à l'économie de l'éducation. Plus précisément dans ce chapitre j'évalue l'effet de la spécialisation au secondaire sur le choix de filière à l'université et la performance. Dans le premier chapitre, j'étudie l'estimation efficace d'un paramètre de dimension finie dans un modèle linéaire où le nombre d'instruments peut être très grand ou infini. L'utilisation d'un grand nombre de conditions de moments améliore l'efficacité asymptotique des estimateurs par variables instrumentales, mais accroit le biais. Je propose une version régularisée de l'estimateur LIML basée sur trois méthodes de régularisations différentes, Tikhonov, Landweber Fridman, et composantes principales, qui réduisent le biais. Le deuxième chapitre étend les travaux précédents, en permettant la présence d'un grand nombre d'instruments faibles. Le problème des instruments faibles est la consequence d'un très faible paramètre de concentration. Afin d'augmenter la taille du paramètre de concentration, je propose d'augmenter le nombre d'instruments. Je montre par la suite que les estimateurs 2SLS et LIML régularisés sont convergents et asymptotiquement normaux. Le troisième chapitre de cette thèse analyse l'effet de la spécialisation au secondaire sur le choix de filière à l'université. En utilisant des données américaines, j'évalue la relation entre la performance à l'université et les différents types de cours suivis pendant les études secondaires. Les résultats suggèrent que les étudiants choisissent les filières dans lesquelles ils ont acquis plus de compétences au secondaire. Cependant, on a une relation en U entre la diversification et la performance à l'université, suggérant une tension entre la spécialisation et la diversification. Le compromis sous-jacent est évalué par l'estimation d'un modèle structurel de l'acquisition du capital humain au secondaire et de choix de filière. Des analyses contrefactuelles impliquent qu'un cours de plus en matière quantitative augmente les inscriptions dans les filières scientifiques et technologiques de 4 points de pourcentage.fr
dcterms.abstractThis these is organized in three chapter; the first two chapters are in Econometrics and the third in labor Economics. The econometrics chapters focuses on estimating parameters in data rich environments. I investigate how to establish causal effect or treatment effect in high dimensional setting using regularization techniques. The last chapter of this thesis focuses on the outcomes associated with general and specific education. In particular I study the effect of specialization in high school on college major choice and performance in college. In the first chapter, entitled \textquotedblleft Regularized LIML for many instruments \textquotedblright (joint with Marine Carrasco), I consider the efficient estimation of a finite dimensional parameter in a linear model where the number of potential instruments is very large or infinite. The use of many moment conditions improves the asymptotic efficiency of the instrumental variables estimators. I propose regularized a versions of the limited information maximum likelihood (LIML) based on three different regularizations: Tikhonov, Landweber Fridman, and principal components. The second chapter, entitled \textquotedblleft Efficient estimation with many weak instruments using regularization techniques \textquotedblright, (Joint with Marine Carrasco), extends the previous works, to allow for the presence of a large number of weak instruments or weak identification. The problem of weak instruments is due to a very small concentration parameter. To boost the concentration parameter, I propose to increase the number of instruments to a large number or even up to a continuum. I show that normalized regularized 2SLS and LIML are consistent and asymptotically normally distributed. The third chapter of this thesis is entitled \textquotedblleft High school human capital portfolio and college outcomes" investigates the trade-off between acquiring specialized skills, in high school, which will be useful for a particular college major and acquiring a package of skills that diversifies risk across majors. Using the 1980 High School and Beyond (HS\&B) survey, I study the empirical relationship between college performance and different types of courses taken during formal high school education. This panel shows that students sort into majors according to the subject in which they acquired more skills. However, I find a U-shaped relation between diversification and college performance, suggesting a trad-off between specialization and diversification. The underlying trade-off is assessed by estimating a structural model of high school human capital acquisition and college major choice. Policies experiments suggest that one more high school quantitative course increases enrollment in Science Technology Engineering, and Math (STEM) majors by 4 points percentage.fr
dcterms.languageengfr


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