Essais sur l'estimation structurelle de la demande

L’estimation structurelle des modèles de demande sur des marchés de produits différenciés joue un rôle important en économie. Elle permet de mieux comprendre les choix des consommateurs et, entre autres, de mesurer les effets d’une fusion d’entreprise, de l’introduction d’un nouveau produit sur le marché ou d’une nouvelle régulation. L’approche traditionnelle consiste à spécifier un modèle d’utilité, typiquement un modèle d’utilité aléatoire additif, à en calculer ses demandes et à inverser ces dernières pour obtenir des équations de demande inverse qui serviront de base pour l’estimation. Toutefois, en général, ces demandes inverses n’ont pas de forme analytique. L'estimation exige donc une inversion numérique et l’emploi de procédures d’estimation non-linéaire, qui peuvent être difficiles à mettre en oeuvre et chronophages.Cette thèse adopte une approche différente, en développant de nouveaux modèles de demande inverse qui sont cohérents avec un modèle d’utilité de consommateurs hétérogènes. Cette approche permet de capter de façon plus flexible les substitutions entre les produits, grâce à de simples régressions linéaires basées sur des données incluant les parts de marché, les prix et les caractéristiques des produits. Le premier chapitre de cette thèse développe le modèle inverse product differentiation logit (IPDL), qui généralise les modèles logit emboîtés, permettant ainsi de capter de façon flexible les substitutions entre les produits, y compris de la complémentarité. Il montre que le modèle IPDL appartient à une classe de modèles de demande inverse, nommée generalized inverse logit (GIL), laquelle inclut une grande majorité de modèles d’utilité aléatoire additifs qui ont été utilisés à des fins d'estimation de la demande. Le second chapitre développe le modèle flexible inverse logit (FIL), un modèle GIL qui utilise une structure de nids flexible avec un nid pour chaque pair de produits. Il montre que le modèle FIL, projeté dans l’espace des caractéristiques des produits, permet d’obtenir des élasticités-prix qui dépendent directement des caractéristiques des produits et, en utilisant des simulations de Monte-Carlo, qu’il est capable de reproduire celles du "flexible" modèle logit à coefficients aléatoires. Le troisième chapitre étudie la micro-fondation du modèle GIL. Il montre que les restrictions que le modèle GIL impose sur la fonction de demande inverse sont des conditions nécessaires et suffisantes de cohérence avec un modèle de consommateurs hétérogènes maximisant leur fonction d’utilité, connu sous le nom de perturbed utility model (PUM). Il montre également que tout modèle GIL génère une fonction de demande qui satisfait une légère variante des conditions de Daly-Zachary, laquelle permet de combiner substituabilité et complémentarité en demande.