Analyse des choix discrets

Cette séance de cours porte sur l'intégration des capacités d'apprentissage automatique dans les modèles à choix discrets, en mettant l'accent sur l'incorporation de variables latentes afin d'améliorer la flexibilité et l'interprétabilité des modèles. L'instructeur discute de la méthodologie consistant à combiner la modélisation structurelle et les approches fondées sur les données, en soulignant l'importance des contraintes théoriques dans l'estimation des modèles. Différents exemples et tendances de recherche dans le domaine de l'analyse de choix discrets sont explorés, mettant en évidence le passage à des modèles hybrides qui combinent l'apprentissage automatique et les techniques économétriques. Les propriétés statistiques, les essais d'hypothèses et les critères de sélection des modèles sont également discutés, ce qui donne un aperçu complet de l'évolution du paysage de la modélisation de choix.