Lesellier, Max (2023) Articles en microéconométrie structurelle. Toulouse School of Economics (Toulouse).

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Abstract

Dans cette thèse, je développe de nouvelles méthodes économétriques pour tester et relaxer les restrictions statistiques ou d'équilibre couramment supposées dans des modèles populaires d'organisation industrielle, tels que le modèle logit à coefficients aléatoires, les jeux d'entrée et les contrats optimaux. J'applique ensuite ces méthodes pour étudier comment les hypothèses habituelles affectent les résultats obtenus dans plusieurs exemples empiriques pertinents. Cette thèse contient trois chapitres.Le premier chapitre de ma thèse s'intitule "Tester et relaxer les hypothèses de distribution sur les coefficients aléatoires dans le modèle de demande ". Ce chapitre est co-écrit avec deux autres doctorants, Hippolyte Boucher et Gökçe Gökkoca. Nous proposons une méthode pour tester et relaxer les hypothèses de distribution sur les coefficients aléatoires dans le modèle de demande de produits différenciés initié par Berry (1994) et Berry, Levinsohn et Pakes (1995). Il s'agit du modèle de référence pour l'estimation de la demande avec des données agrégées de marché. Les coefficients aléatoires modélisent l'hétérogénéité des préférences non observées. Dans ce chapitre, nous proposons un test de spécification sur la distribution des coefficients aléatoires, qui permet aux chercheurs de tester la spécification choisie (par exemple la normalité) sans ré-estimer le modèle sous une paramétrisation plus flexible. Les moments sont choisis pour maximiser la puissance du test lorsque la distribution des coefficients aléatoires est mal spécifiée. En exploitant la dualité entre l'estimation et le test, nous montrons que ces instruments peuvent également améliorer l'estimation du modèle BLP sous une paramétrisation flexible. Enfin, nous validons notre approche avec des simulations de Monte Carlo et une application empirique sur le marché des voitures en Allemagne.Le deuxième chapitre s'intitule "Inégalités de Moment pour les Jeux d'Entrée avec Types Hétérogènes". Ce chapitre a été co-écrit avec Christian Bontemps et Rohit Kumar. Nous développons de nouvelles méthodes pour simplifier l'estimation des jeux d'entrée lorsque le mécanisme de sélection d'équilibre est non restreint. En particulier, nous développons un algorithme qui nous permet de sélectionner de manière récursive un sous-ensemble d'inégalités qui caractérisent de manière minimale l'ensemble des paramètres admissibles. Ensuite, nous proposons une procédure inférentielle compétitive en lissant la fonction minimum. Cela nous permet d'obtenir une statistique de test pivotale qui élimine "numériquement" les moments non saturés. Nous montrons que nous récupérons une région de confiance convergente en laissant le paramètre de lissage augmenter avec la taille de l'échantillon. Aussi, notre procédure peut facilement être adaptée au cas avec covariables, y compris continues. Enfin, nous menons des simulations de Monte Carlo pour évaluer les performances de notre nouvelle procédure d'estimation.Le troisième chapitre s'intitule "Identification et Estimation des Contrats d'Incitation sous Information Asymétrique : une application au secteur de l'eau en France". Nous développons un modèle principal-agent pour représenter la sous-traitance de gestion pour la prestation de services publics. Une entreprise (l'agent) possède une connaissance privée de son coût marginal de production. L'autorité publique locale (le principal) se préoccupe du surplus net des consommateurs et du bénéfice de l'entreprise. La négociation contractuelle est modélisée comme le choix de l'entreprise informée de manière privée dans un menu d'options déterminant le prix unitaire facturé aux consommateurs et le montant fixe. Notre modèle théorique caractérise la sous-traitance optimale dans cet environnement. Nous étudions ensuite l'identification non paramétrique du modèle et effectuons une estimation semi-paramétrique sur des données provenant de l'enquête de l'Institut Français de l'Environnement de 2004.

In this thesis, I develop new econometric methods to test and relax statistical or equilibrium restrictions that are commonly assumed in popular industrial organization models including the random coefficient logit model, entry games, and optimal contracts. I then apply these methods to investigate how the usual assumptions affect the results obtained in several pertinent empirical examples. This thesis is organized into three chapters.The first chapter of my thesis is entitled "Testing and Relaxing Distributional Assumptions on Random Coefficients in Demand Models''. This chapter is co-authored with two fellow graduate students Hippolyte Boucher and Gökçe Gökkoca. We provide a method to test and relax the distributional assumptions on random coefficients in the differentiated products demand model initiated by Berry (1994) and Berry, Levinsohn and Pakes (1995). This model is the workhorse model for demand estimation with market-level data and it uses random coefficients to account for unobserved preference heterogeneity. In this chapter, we provide a formal moment-based specification test on the distribution of random coefficients, which allows researchers to test the chosen specification (for instance normality) without re-estimating the model under a more flexible parametrization. The moment conditions (or equivalently the instruments) chosen for the test are designed to maximize the power of the test when the RC distribution is misspecified. By exploiting the duality between estimation and testing, we show that these instruments can also improve the estimation of the BLP model under a flexible parametrization (here, we consider the case of the Gaussian mixture). Finally, we validate our approach with Monte Carlo simulations and an empirical application using data on car purchases in Germany.The second chapter is entitled: "Moment Inequalities for Entry Games with HeterogeneousTypes". This chapter is coauthored with my advisor Christian Bontemps and Rohit Kumar.We develop new methods to simplify the estimation of entry games when the equilibrium selection mechanism is unrestricted. In particular, we develop an algorithm that allows us to recursively select a relevant subset of inequalities that sharply characterize the set of admissible set of parameters. Then, we propose a way to circumvent the problem of deriving an easy-to-compute and competitive critical value by smoothing the minimum function. In our case, it allows us to obtain a pivotal test statistic that eliminates ``numerically” the non-binding moments. We show that we recover a consistent confidence region by letting the smoothing parameter increase with the sample size. Interestingly, we show that our procedure can easily be adapted to the case with covariates including continuous ones. Finally, we conduct full-scale Monte Carlo simulations to assess the performance of our new estimation procedure.The third chapter is entitled "Identification and Estimation of Incentive Contracts under Asymmetric Information: an application to the French Water Sector". This chapter has its roots in a project Christian Bontemps and David Martimort started many years ago. We develop a Principal-Agent model to represent management contracting for public-service delivery. A firm (the Agent) has private knowledge of its marginal cost of production. The local public authority (the Principal) cares about the consumers' net surplus from consuming the services and the (weighted) firm's profit. Contractual negotiation is modeled as the choice by the privately informed firm within a menu of options determining both the unit-price charged to consumers and the fixed fee. Our theoretical model characterizes optimal contracting in this environment. We then explicitly study the nonparametric identification of the model and perform a semi-parametric estimation on a dataset coming from the 2004 wave of a survey from the French environment Institute.