Bootstrapping Mean Squared Errors of Robust Small-Area Estimators: Application to the Method-of-Payments Data

Nous proposons une nouvelle procédure bootstrap pour estimer l’erreur quadratique moyenne associée aux estimateurs sur petits domaines robustes. La validité asymptotique du bootstrap proposé est formellement établie et ses propriétés en échantillons finis sont examinées à l’aide de simulations de Monte Carlo. Les résultats montrent que notre procédure est plus performante que les méthodes existantes. Nous appliquons ensuite celleci à l’estimation du volume total et de la valeur totale des transactions monétaires au comptant, par carte de débit et carte de crédit effectuées au Canada, ainsi qu’au niveau des provinces et des sous-groupes de ménages. Les résultats font ressortir une décroissance significative du volume annuel des transactions au comptant, de l’ordre de 3,1 % en moyenne, qui est d’ailleurs plus prononcée dans le cas des ménages à hauts revenus vivant dans les provinces les plus peuplées. Notre estimateur bootstrap permet aussi de construire des indicateurs de qualité permettant de sélectionner les meilleurs prédicteurs sur petits domaines, parmi plusieurs possibilités.