Reconstruction de la distribution de l’ensemble des choix à partir de données de choix discret : une approche de type Compressed Sensing. PreCCoSe.

Reconstruction de la distribution de l’ensemble des choix à partir de données de choix discret : une approche de type "Compressed Sensing". PreCCoSe (17-MA-01)

Porteurs

  • Guillaume LECUE (CREST)

Résumé

L’étude des systèmes de demandes est une question fondamentale en économie mais aussi en sociologie. Notre projet porte sur les modèles à choix discrets où l’ensemble de choix est inobservé et se propose de 1) déterminer les conditions d’identifiabilité du modèle 2) construire des tests d’identifiabilité 3) construire des estimateurs de la distribution des ensembles de choix et d’étudier leur performances 4) appliquer nos résultats à des données de consommation américaines, à partir de la base IRI.

Nous proposons d’envisager ce problème sous l’angle du « Compressed Sensing ». Cette théorie est plus classiquement employée en traitement de signaux de grande dimension. Elle se base sur des notions de parcimonie et d’incohérence. Notre approche est donc fondamentalement interdisciplinaire et novatrice. Envisager le problème d’étude des ensembles de choix inobservés sous l’angle du traitement de signaux sparse de grande dimension n’a encore jamais été exploré. Par ailleurs, les objets apparaissant naturellement en économie sont pour le coup inédit en traitement du signal et posent donc de nouvelles questions mathématiques. Le projet entre dans l’Axe 1 (le pouvoir des algorithmes) de la MSH de Paris-Saclay. Les membres du projet sont Xavier D’Haultfoeuille (CREST-Economie), Alessandro Iaria (CREST-Economie-Bristol) et Guillaume Lecué (CREST-Statistiques).

(Mise à jour le 15 juillet 2024)

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