Estimating censored and non homothetic demand systems: the generalized maximum entropy approach
Résumé
The econometric estimation of zero censored demand system faces major difficulties. The virtual price approach pioneered by Lee and Pitt (1986) in an econometric framework is theoretically consistent but empirically feasible only for homothetic demand system. It may even fail to converge depending on initial conditions. In this paper we propose to expand on this approach by relying on the generalized maximum entropy concept instead of the Maximum Likelihood paradigm. The former is robust to the error distribution while the latter must stick with a normality assumption. Accordingly the econometric specification of censored demand systems with virtual prices is made easier even with non homothetic preferences defined over several goods. Illustrative Monte Carlo sampling results show its relative performance.
L’estimation économétrique des systèmes de demande avec des valeurs nulles pose de nombreuses difficultés. L’approche par les prix virtuels proposée par Lee et Pitt (1986) dans un cadre de maximum de vraisemblance est théoriquement consistante. Par contre sa mise en œuvre est difficile et aujourd’hui limitée à des systèmes de demande homothétiques sur peu de biens. Dans ce papier, nous proposons de retenir cette notion de prix virtuels mais d’utiliser l’approche économétrique du maximum d’entropie généralisée plutôt que le maximum de vraisemblance. Bien que n’offrant pas de solution analytique, cette approche est robuste aux spécifications des termes d’erreur. A partir de simulations de Monte Carlo, nous montrons qu’elle permet d’estimer efficacement des systèmes censurés et non homothétiques avec plusieurs biens.
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
Loading...