Contributions to robust methods in nonparametric frontier models

L’ensemble de production est l’ensemble contenant toutes les combinaisons d’inputs et d’outputs qui sont physiquement réalisables dans une économie. De cet ensemble contenant p inputs et q outputs, la notion d’efficacité d ‘une unité de production peut être définie. Celle-ci se définie comme une distance séparant le DMU de la frontière de l’ensemble de production. A partir d’un échantillon de DMUs, le but est de reconstruire cette frontière de production afin de pouvoir y évaluer l’efficacité des DMUs. A cette fin, le chercheur utilise très souvent des méthodes dites « classiques » telles que le « Data Envelopment Analysis » (DEA).

De nos jours, le statisticien bénéficie de plus en plus de données, ce qui veut également dire qu’il n’a pas l’opportunité de faire attention aux données qui font partie de sa base de données. Il se peut en effet que certaines valeurs aberrantes s’immiscent dans les jeux de données sans que nous y fassions particulièrement attention. En particulier, les modèles de frontières sont extrêmement sensibles aux valeurs aberrantes et peuvent fortement influencer l’inférence qui s’en suit. Pour éviter que certaines données n’entravent une analyse correcte, des méthodes robustes sont utilisées.

Allier le côté robuste au problème d’évaluation d’efficacité est l’objectif général de cette thèse. Le premier chapitre plante le décor en présentant la littérature existante dans ce domaine. Les quatre chapitres suivants sont organisés sous forme d’articles scientifiques.

Le chapitre 2 étudie les propriétés de robustesse d’un estimateur d’efficacité particulier. Cet estimateur mesure la distance entre le DMU analysé et la frontière de production le long d’un chemin hyperbolique passant par l’unité. Ce type de distance très spécifique s’avère très utile pour définir l’efficacité de type directionnel.

Le chapitre 3 est l’extension du premier article au cas de l’efficacité directionnelle. Ce type de distance généralise toutes les distances de type linéaires pour évaluer l’efficacité d’un DMU. En plus d’étudier les propriétés de robustesse de l’estimateur d’efficacité de type directionnel, une méthode de détection de valeurs aberrantes est présentée. Celle-ci s’avère très utile afin d’identifier les unités de production influençantes dans cet espace multidimensionnel (dimension p+q).

Le chapitre 4 présente les méthodes d’inférence pour les efficacités dans les modèles nonparamétriques de frontière. En particulier, les méthodes de rééchantillonnage comme le bootstrap ou le subsampling s’avère être très utiles. Dans un premier temps, cet article montre comment améliorer l’inférence sur les efficacités grâce au subsampling et prouve qu’il n’est pas suffisant d’utiliser un estimateur d’efficacité robuste dans les méthodes de rééchantillonnage pour avoir une inférence qui soit fiable. C’est pourquoi, dans un second temps, cet article propose une méthode robuste de rééchantillonnage qui est adaptée au problème d’évaluation d’efficacité.

Finalement, le dernier chapitre est une application empirique. Plus précisément, cette analyse s’intéresse à l ‘efficacité des universités américaines publiques et privées au niveau de leur recherche. Des méthodes classiques et robustes sont utilisées afin de montrer comment tous les outils étudiés précédemment peuvent s’appliquer en pratique. En particulier, cette étude permet d’étudier l’impact sur l’efficacité des institutions américaines de certaines variables telles que l’enseignement, l’internationalisation ou la collaboration avec le monde de l’industrie.