A Look Inside the Box: Combining Aggregate and Marginal Distributions to Identify Joint Distributions

Le présent document propose une méthode d’estimation de la distribution conjointe de deux variables ou plus lorsque seules leur distribution marginale et la distribution de leur agrégat sont observées. L’identification non paramétrique se fait par la modélisation de la dépendance au moyen d’une structure de facteurs communs latents. De nombreux exemples de contextes empiriques sont fournis, dans lesquels des échantillons multivariés de la distribution conjointe qui nous intéresse ne sont pas facilement accessibles, mais certaines mesures agrégées sont observées. Dans l’application, les distributions intra-ménages sont obtenues en combinant des données d’enquêtes individuelles et d’autres se rapportant au ménage en entier. Je démontre que dans le cas des personnes qui vivent en couple, les pratiques de gestion des liquidités personnelles sont grandement influencées par l’utilisation que fait le conjoint de l’argent comptant et des cartes prépayées. Cette constatation porte à croire que, pour certains modes de paiement du moins, le fait d’ignorer l’influence du conjoint peut entraîner des résultats de régression erronés en raison de l’omission de variables pertinentes.