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This work consists of four independent chapters. The first deals with partially identified models, i.e. models in which the parameter of interest is not uniquely identified from the data and the model's assumptions. In some cases, no value of the parameter of interest is compatible with the data and the model's assumption. And conversely in some cases, many values are compatible with the data and the model's assumptions. This work demonstrates among other things that if the set of probability distributions compatible with the model is convex, then this set is characterized by its the extreme parts. The second paper proposes a method based on an exclusion restriction to correct endogenous attrition in panels. We apply this method to estimate the transitions on the labor market from the French Labour Force Survey. The third paper proposes a simple method to estimate a Logit model with fixed effects and state dependence as studied by Honoré and Kiriazidou. It also proposes a new method for inference. The fourth work is an evaluation of a French educational policy, implemented in 2006 whose objective is to provide extra resource to a subset of junior high schools. We exploit a discontinuity in treatment selection to build a credible counterfactual. Our results indicate some adverse treatment effects. ; Cette thèse se compose de quatre travaux indépendants. Le premier concerne les modèles partiellement identifiés, c'est-à-dire des modèles dans lesquels la valeur du paramètre d'intérêt ne peut pas être déduite de la distribution des données et des hypothèses du modèle. Dans certaines situations, aucune ou au contraire plusieurs valeurs du paramètre d'intérêt sont compatibles avec les données et les hypothèses du modèle. Ce travail démontre entre autre que si l'ensemble des distributions de probabilités compatibles avec le modèle est convexe, alors les parties extrêmes de ce convexe caractérise l'ensemble des distributions compatibles avec le modèle. Le deuxième travail propose une méthode basée sur une condition ...

This work consists of four independent chapters. The first deals with partially identified models, i.e. models in which the parameter of interest is not uniquely identified from the data and the model's assumptions. In some cases, no value of the parameter of interest is compatible with the data and the model's assumption. And conversely in some cases, many values are compatible with the data and the model's assumptions. This work demonstrates among other things that if the set of probability distributions compatible with the model is convex, then this set is characterized by its the extreme parts. The second paper proposes a method based on an exclusion restriction to correct endogenous attrition in panels. We apply this method to estimate the transitions on the labor market from the French Labour Force Survey. The third paper proposes a simple method to estimate a Logit model with fixed effects and state dependence as studied by Honoré and Kiriazidou. It also proposes a new method for inference. The fourth work is an evaluation of a French educational policy, implemented in 2006 whose objective is to provide extra resource to a subset of junior high schools. We exploit a discontinuity in treatment selection to build a credible counterfactual. Our results indicate some adverse treatment effects. ; Cette thèse se compose de quatre travaux indépendants. Le premier concerne les modèles partiellement identifiés, c'est-à-dire des modèles dans lesquels la valeur du paramètre d'intérêt ne peut pas être déduite de la distribution des données et des hypothèses du modèle. Dans certaines situations, aucune ou au contraire plusieurs valeurs du paramètre d'intérêt sont compatibles avec les données et les hypothèses du modèle. Ce travail démontre entre autre que si l'ensemble des distributions de probabilités compatibles avec le modèle est convexe, alors les parties extrêmes de ce convexe caractérise l'ensemble des distributions compatibles avec le modèle. Le deuxième travail propose une méthode basée sur une condition d'exclusion pour corriger de l'attrition endogène dans les panels. Nous appliquons cette méthode pour estimer les transitions sur le marché du travail à partir de l'enquête emploi française. Le troisième travail propose une méthode simple pour estimer un modèle logistique avec effets fixes et dépendance d'état tel qu'étudié par Honoré et Kiriazidou. Il propose également un nouvel estimateur des écarts-types qui semble avoir de meilleures propriétés à distance finie. Le quatrième travail est une évaluation sur les collèges de la politique éducative des Réseaux-Ambition-Réussite lancée en 2006. Nous exploitons une discontinuité dans la sélection des collèges pour comparer entre eux certains collèges « identiques » avant la mise en place de la politique. Les résultats de cette évaluation laissent place à peu d'optimisme concernant l'efficacité de cette politique.

The article studies the conceptions of causality encountered in macroeconometrics. From an empiricist standpoint, it is natural to privilege measurements of phenomenal associations, spread over a period of time, between series of data. This method has made a major comeback since the 1970s, whereas these years seem to be moving away from the established approach to research in causality in this area. The authors seek to establish in particular the type of causality underpinning the approaches put forward by Clive Granger and Christopher Sims. They show that this definition of causality has distinctive advantages for the study of phenomena in which forecasting, different sets of information, interaction between the behaviour of developers of modelization tools and that of the other agents play a determining role.