Estimation du chômage sur petits domaines à l’aide des modèles latents de Markov - ARCHIVÉ

En Italie, l’Institut statistique national (ISTAT) mène tous les trimestres l’enquête sur la population active (EPA) et en tire des estimations de la situation d’activité de la population à différents niveaux géographiques. Il estime en particulier le nombre de salariés et de chômeurs en s’appuyant sur cette enquête pour les zones locales de marché du travail (ZLMT). En tant que ZLMT, on compte 611 grappes infrarégionales de municipalités. Ce sont là des domaines non planifiés pour lesquels les estimations directes sont entachées de trop grandes erreurs d’échantillonnage, d’où la nécessité de recourir aux méthodes d’estimation sur petits domaines (EPD). Nous exposerons ici une nouvelle méthode EPD à niveaux de zones avec un modèle latent ou caché de Markov (MLM) comme modèle de couplage. Dans de tels modèles, la caractéristique d’intérêt et son évolution dans le temps sont représentées par un processus caché en chaîne de Markov, habituellement du premier ordre. Ainsi, les zones en question sont à même de changer leur état latent dans le temps. Nous appliquons le modèle proposé aux données trimestrielles de l’EPA de 2004 à 2014 et l’ajustons dans un cadre bayésien hiérarchique au moyen d’un échantillonneur de Gibbs à augmentation de données. Nous comparons nos estimations à celles du modèle classique de Fay-Herriot, à un modèle EPD à niveaux de zones et en séries chronologiques et enfin aux données du recensement de la population de 2011.