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Approches classiques et bayésiennes des systèmes interdépendants

Published online by Cambridge University Press:  17 August 2016

J.-F. Richard
J.-F. Richard*
Affiliation:
Université Catholique de Louvain
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Il y a quelques trente ans, Haavelmo (1943) esquissait quelques-unes des implications statistiques des modèles dits “à équations simultanées”. Depuis lors, ces modèles ont constamment été à l’avant-plan de la recherche économétrique. Le but du présent article est de rappeler certaines des principales difficultés auxquelles se heurtent les économètres à ce niveau et d’exposer pourquoi, à la lumière des résultats présentés dans une récente monographie [Richard (1973)], les méthodes dites bayésiennes nous semblent pouvoir contribuer tout particulièrement à la compréhension de la nature statistique de ces problèmes.

Type
Research Article
Information
Recherches Économiques de Louvain/ Louvain Economic Review , Volume 39 , Issue 3 , September 1973 , pp. 327 - 341
Copyright
Copyright © Université catholique de Louvain, Institut de recherches économiques et sociales 1973 

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References

Bibliographie

Dreze, J.H. (1962), “The Bayesian Approach to Simultaneous Equations Estimation”, O.N.R. Research Memorandum, n°67, Northwestern University.Google Scholar
Dreze, J.H. (1971), “Bayesian Limited Information Analysis of the Simultaneous Equation Model”, Core Discussion Paper n°7111, Louvain.Google Scholar
Florens, J.P., Mouchart, M., Richard, J.-F. (1972), “Bayesian Inference in Error-in-Variables Models”, Core-.scussion Paper n°7221, Louvain.Google Scholar
Haavelmo, T. (1943), “The Statistical Implications of a System of Simultaneous Equations”, Econometrica, Vol. 11, n° 1.Google Scholar
Malinvaud, E. (1964), Méthodes Statistiques de l’Econométrie. Dunod, Paris.Google Scholar
Morales, J.A. (1970), Bayesian Full Information Structural Analysis. Springer-Verlag, Berlin.Google Scholar
Mouchart, M. (1973), Analyse bayésienne des modèles de régression avec résidus non-standards. Bibliothèque de l’Université, Louvain.Google Scholar
Pratt, J.W., Raiffa, H., Schlaifer, R. (1964), “The Foundations of Decision under Uncertainty: an Elementary Exposition”, Journal of the American Statistical Association. Vol. 59.Google Scholar
Raiffa, H., Schlaifer, R. (1961), Applied Statistical Decision Theory. Harvard University Press, Cambridge.Google Scholar
Richard, J.-F. (1973), “Bayesian limited Information Prediction”, CORE Discussion Paper n°7330, Louvain.Google Scholar
Richard, J.-F. (1973), Posterior and Predictive Densities for Simultaneous Equation Models. Springer-Verlag, Berlin Google Scholar
Rothenberg, T.J. (1963), “A Bayesian Analysis of Simultaneous Systems”, Report 6315 Econometric Institute, Rotterdam.Google Scholar
Savage, L.J. (1954), The Foundations of Statistics. Wiley, New-York.Google Scholar
Stein, C. (1956), “Inadmissibility of the Usual Estimator for the Mean of a Multivariate Normal Distribution”, Proceedings of the Third Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Vol. 1. University of California Press, Berkeley.Google Scholar
Theil, H. (1971), Principles of Econometrics. North Holland, Amsterdam.Google Scholar
Zellner, A. (1971), Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Wiley, New-York.Google Scholar