Nous présentons une formulation générale d’un modèle de mélange de hasards proportionnels à K effets aléatoires. Elle permet la prise en compte d’une population stratifiée à K niveaux différents. Nous montrons ensuite comment approcher l’estimateur du maximum de la vraisemblance partielle par un algorithme EM. Le comportement de cet estimateur est étudié dans une étude Monte Carlo et nous fournissons également une application à la ratification des conventions de l’OIT. Comparativement aux autres procédures, nos résultats indiquent une baisse importante des temps de calcul ainsi qu’une amélioration de la convergence et de la stabilité de l’algorithme
Guillaume Horny
Août 2009
Classification JEL : C13, C14, C41
Mots-clés: Algorithme EM, vraisemblance pénalisée, vraisemblance partielle,
effets aléatoires, modèles de durées
Mis à jour le : 11/02/2019 17:01