Comparaisons multidimensionnelles de bien-être et de pauvreté ...

RésuméL’objectif de cette thèse est de proposer une démarche statistique adéquate pour réaliserdes comparaisons robustes en bien-être lorsqu’on traite de distributions multivariées. Aprèsune revue critique des inférences statistiques basées sur des hypothèses composites, la formulationde type intersection-union a été retenue pour établir des comparaisons robustes etunivoques en termes de dominance stricte. Davidson et Duclos (2006) proposent dans cesens, une méthode basée sur le ratio de vraisemblance empirique pour tester la dominancestochastique dans le contexte de distributions univariées. Cette méthode est étendue ici auxdistributions multivariées, ce qui, dans le cadre de l’analyse de la pauvreté et du bien-être,concorde avec l’évolution récente de la littérature qui favorise l’usage de plusieurs dimensionspour étudier la répartition du bien-être.Un premier exercice consiste à analyser les performances d’une démarche proposée dansle contexte bidimensionnel. La démarche, basée sur la maximisation d’une fonction de vraisemblanceempirique, teste l’hypothèse nulle de non dominance contre l’alternative de dominance.La statistique de test est pivotale, ce qui permet de réaliser des simulations de MonteCarlo pour étudier le niveau et la puissance des tests asymptotiques et de bootstrap.Une fois les performances du test jugées acceptables, des applications sont réalisées pouranalyser les relations de dominance stochastique en pauvreté entre quelques pays africains.Pour définir les distributions, les deux dimensions considérées sont le statut nutritionnel etun indice de richesse estimé par les méthodes d’analyse factorielle à partir de données EDS(Enquêtes démographie et santé).