Estimateur de Wald

En économétrie et en statistiques, l'estimateur de Wald est un estimateur d'un modèle linéaire à variables instrumentales utilisé lorsque l'instrument est binaire (ie prend pour valeur 0 ou 1). L'estimateur a été défini par Abraham Wald en 1940 dans un article intitulé The Fitting of Straight Lines if Both Variables are Subject to Error.

Abraham Wald a défini l'estimateur de Wald en 1940.

Formalisation

Soit le modèle linéaire suivant :

y_{i}=\beta _{0}+\beta _{1}x_{i}+\varepsilon _{i}

avec $x i$ une variable explicative endogène (ie non indépendante du terme d'erreur $ε i$ ). Soit $z i$ , une variable aléatoire binaire (valant 0 ou 1), statistiquement indépendante du terme d'erreur $ε i$ . On définit l'estimateur de Wald[1] :

{\hat {\beta }}_{\textrm {Wald}}={\frac {\mathbb {E} (y_{i}|z_{i}=1)-\mathbb {E} (y_{i}|z_{i}=0)}{\mathbb {E} (x_{i}|z_{i}=1)-\mathbb {E} (x_{i}|z_{i}=0)}}

Notes et références

Cameron et Trivedi 2005, p. 98-99

Bibliographie

(en) Abraham Wald, « The Fitting of Straight Lines if Both Variables are Subject to Error », Ann. Math. Statist., vol. 11, n^o 3,‎ 1940, p. 284--300 (DOI 10.1214/aoms/1177731868)
(en) Colin Cameron et Pravin Trivedi, Microeconometrics : Methods And Applications, Cambridge University Press, 2005, 1056 p. (ISBN 978-0-521-84805-3, lire en ligne)

Voir aussi

Articles connexes

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[1] Cameron et Trivedi 2005, p. 98-99