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  • Articles et rapports : 11F0027M2011075
    Géographie : Canada
    Description :

    La croissance de la productivité du travail dans le secteur des entreprises au Canada a connu un ralentissement substantiel après 2000. La majeure partie du ralentissement a eu lieu dans le secteur de la fabrication. Le présent document vise à examiner comment ce ralentissement a été lié à la restructuration qui s'est produite dans le secteur de la fabrication, par suite de l'augmentation de la capacité excédentaire, de la hausse marquée du taux de change Canada-États-Unis et d'un ralentissement dans la croissance des exportations.

    Date de diffusion : 2011-12-12

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111445
    Description :

    Dans le présent article, nous étudions l'estimation sur petits domaines en nous servant de modèles au niveau du domaine. Nous considérons d'abord le modèle de Fay-Herriot (Fay et Herriot 1979) pour le cas d'une variance d'échantillonnage connue lissée et le modèle de You-Chapman (You et Chapman 2006) pour le cas de la modélisation de la variance d'échantillonnage. Ensuite, nous considérons des modèles spatiaux hiérarchiques bayésiens (HB) qui étendent les modèles de Fay-Herriot et de You-Chapman en tenant compte à la fois de l'hétérogénéité géographiquement non structurée et des effets de corrélation spatiale entre les domaines pour le lissage local. Les modèles proposés sont mis en 'uvre en utilisant la méthode d'échantillonnage de Gibbs pour une inférence entièrement bayésienne. Nous appliquons les modèles proposés à l'analyse de données d'enquête sur la santé et comparons les estimations fondées sur le modèle HB aux estimations directes fondées sur le plan. Nos résultats montrent que les estimations fondées sur le modèle HB ont de meilleures propriétés que les estimations directes. En outre, les modèles spatiaux au niveau du domaine proposés produisent des CV plus petits que les modèles de Fay-Herriot et de You-Chapman, particulièrement pour les domaines ayant trois domaines voisins ou plus. Nous présentons aussi une comparaison des modèles bayésiens et une analyse de l'adéquation du modèle.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111448
    Description :

    Dans l'échantillonnage à deux phases pour la stratification, l'échantillon de deuxième phase est sélectionné selon un plan stratifié basé sur l'information observée sur l'échantillon de première phase. Nous élaborons un estimateur de variance corrigé du biais fondé sur une méthode de répliques qui étend la méthode de Kim, Navarro et Fuller (2006). La méthode proposée est également applicable quand la fraction d'échantillonnage de première phase n'est pas négligeable et que le tirage de l'échantillon de deuxième phase se fait par échantillonnage de Poisson avec probabilités inégales dans chaque strate. La méthode proposée peut être étendue à l'estimation de la variance pour les estimateurs par la régression à deux phases. Les résultats d'une étude par simulation limitée sont présentés.

    Date de diffusion : 2011-06-29
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Articles et rapports (3)

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  • Articles et rapports : 11F0027M2011075
    Géographie : Canada
    Description :

    La croissance de la productivité du travail dans le secteur des entreprises au Canada a connu un ralentissement substantiel après 2000. La majeure partie du ralentissement a eu lieu dans le secteur de la fabrication. Le présent document vise à examiner comment ce ralentissement a été lié à la restructuration qui s'est produite dans le secteur de la fabrication, par suite de l'augmentation de la capacité excédentaire, de la hausse marquée du taux de change Canada-États-Unis et d'un ralentissement dans la croissance des exportations.

    Date de diffusion : 2011-12-12

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111445
    Description :

    Dans le présent article, nous étudions l'estimation sur petits domaines en nous servant de modèles au niveau du domaine. Nous considérons d'abord le modèle de Fay-Herriot (Fay et Herriot 1979) pour le cas d'une variance d'échantillonnage connue lissée et le modèle de You-Chapman (You et Chapman 2006) pour le cas de la modélisation de la variance d'échantillonnage. Ensuite, nous considérons des modèles spatiaux hiérarchiques bayésiens (HB) qui étendent les modèles de Fay-Herriot et de You-Chapman en tenant compte à la fois de l'hétérogénéité géographiquement non structurée et des effets de corrélation spatiale entre les domaines pour le lissage local. Les modèles proposés sont mis en 'uvre en utilisant la méthode d'échantillonnage de Gibbs pour une inférence entièrement bayésienne. Nous appliquons les modèles proposés à l'analyse de données d'enquête sur la santé et comparons les estimations fondées sur le modèle HB aux estimations directes fondées sur le plan. Nos résultats montrent que les estimations fondées sur le modèle HB ont de meilleures propriétés que les estimations directes. En outre, les modèles spatiaux au niveau du domaine proposés produisent des CV plus petits que les modèles de Fay-Herriot et de You-Chapman, particulièrement pour les domaines ayant trois domaines voisins ou plus. Nous présentons aussi une comparaison des modèles bayésiens et une analyse de l'adéquation du modèle.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111448
    Description :

    Dans l'échantillonnage à deux phases pour la stratification, l'échantillon de deuxième phase est sélectionné selon un plan stratifié basé sur l'information observée sur l'échantillon de première phase. Nous élaborons un estimateur de variance corrigé du biais fondé sur une méthode de répliques qui étend la méthode de Kim, Navarro et Fuller (2006). La méthode proposée est également applicable quand la fraction d'échantillonnage de première phase n'est pas négligeable et que le tirage de l'échantillon de deuxième phase se fait par échantillonnage de Poisson avec probabilités inégales dans chaque strate. La méthode proposée peut être étendue à l'estimation de la variance pour les estimateurs par la régression à deux phases. Les résultats d'une étude par simulation limitée sont présentés.

    Date de diffusion : 2011-06-29
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