Dépendance Inter-Individuelle sur Panels Hétérogènes : Estimation, Inférence et Prévision

La disponibilité de données de panel ayant des dimensions temporelle et individuelle comparables et importantes augmente rapidement. Cette structure offre de nouvelles perspectives pour appréhender et caractériser les dépendances inter-individuelles. Cette thèse, tout en s'appuyant sur la littérature récente liée aux panels hétérogènes de grande taille en présence de dépendances inter-individuelles, en propose trois prolongements. Le premier chapitre traite des problèmes d'estimation, d'inférence et de prévision, en se concentrant sur la comparaison d'estimateurs hétérogènes, homogènes et partiellement homogènes en présence de dépendances inter-individuelles. Ces dernières renvoient à des structures de dépendance spatiale sur les perturbations et à la présence de facteurs communs. Le deuxième chapitre se focalise sur l'élaboration de tests robustes à différentes structures de dépendance inter-individuelle afin d'évaluer la qualité prédictive de plusieurs panels. Enfin, le troisième chapitre se concentre sur les prévisions, obtenues sur la base d'approches itérée et directe, et l'introduction de termes spécifiques liés aux dépendances inter-individuelles dans les prédicteurs. La comparaison des prévisions de taux d'inflation sur un panel de pays de l'OCDE révèle notamment l'importance de la prise en compte des facteurs communs.