Analyse de la demande résidentielle d’électricité à partir d’enquêtes indépendantes

Correction de biais de sélection et d’endogénéité dans un contexte de classes latentes

Dans cet ouvrage, différentes méthodes sont proposes afin d’estimer la demande d’électricité conditionnelle au mode de chauffage.

Un modèle Logit Mixte GAR(1) avec hétérogénéité est utilisé pour estimation le modèle de choix du mode de chauffage.

Comme la tarification de l'électricité entraîne une endogénéité du prix marginal, un modèle à classes latentes est proposé et son estimation est faite selon une approche classique ou une approche bayésienne.

Puisque le ménage choisit son mode de chauffage pour plusieurs années, nous captons l'aspect dynamique à partir de données d'enquêtes indépendantes en utilisant deux approches.

D'abord, nous créons des pseudo-panels composés de cohortes et nous estimons la demande d'électricité par les moindres carrés quasi-généralisés et par l'algorithme de l'échantillonnage de Gibbs.

Ensuite, nous créons un panel simulé avec lequel nous estimons la demande d'électricité conditionnelle en combinant l'algorithme de l'augmentation des données et l'échantillonnage de Gibbs.

Cette œuvre a reçu le prix d’Excellence avec mention d’honneur - Meilleure thèse de doctorat en Science Économique de la Faculté des Sciences Sociales de l’Université Laval - 2007/2008.