Étalonnage des paramètres estimés des modèles logit de choix binaire et des modèles semiparamétriques de survie - ARCHIVÉ

On a élaboré une méthode d'exploitation des données provenant de plusieurs enquêtes et portant sur plusieurs périodes de référence grâce à l'étalonnage des paramètres estimés des modèles logit de choix binaire et des modèles semiparamétriques de survie. L'objectif est de mettre à profit la source assez riche de covariables socioéconomiques étudiées dans le cadre de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) de Statistique Canada et de l'horizon temporel de l'Enquête sur la population active (EPA), conjuguée au suivi des individus au moment de chaque interview, qui a lieu dans les six mois de participation à l'enquête en rotation. On démontre comment la méthode peut être appliquée à l'aide du module sur le congé de maternité du modèle de microsimulation LifePaths de Statistique Canada. Le choix de prendre un congé de maternité plutôt que de quitter son emploi est exprimé sous forme de modèle logit binaire, tandis que la durée du congé est précisée sous forme de modèle semiparamétrique de survie à hasards proportionnels comprenant des covariables, ainsi qu'une fonction de hasard de base qui peut varier chaque mois. On estime d'abord les deux modèles selon la méthode de vraisemblance maximale au moyen des données regroupées de l'EDTR sur les congés de maternité à compter de la période de 1993 à 1996, puis on les étalonne en fonction des estimations annuelles calculées d'après les données de l'EPA recueillies pour la période de 1976 à 1992. Pour ce qui est du modèle logit, on ajuste le prédicteur linéaire d'après une estimation du logarithme de la cote exprimant la chance (log-odds) basée sur les données de l'EPA. Pour le modèle de survie, on utilise un estimateur de Kaplan-Meier de la fonction de hasard calculé d'après les données de l'EPA pour rajuster la valeur prévue de la fonction de hasard dans le modèle semiparamétrique.