Séminaire Économétrie

14h – 16h

mercredi 16 septembre 2026

Salle 3001

Zhenya LIU (EM Normandie) « Théorie inférentielle pour la régression à rang réduit avec facteurs omis »

CV :

Cet article présente un cadre d’estimation et d’inférence pour les modèles factoriels qui prend simultanément en compte deux types distincts de facteurs communs : les facteurs dont les saturations sont déterminées par des caractéristiques observables et les facteurs entièrement latents. Notre modèle se présente sous la forme d’une régression de rang réduit augmentée de facteurs non observables,
yit = z′ iΓ0g0 t + λ0′ i f0 t + vit.
La première composante effectue une réduction de dimension supervisée en contraignant les saturations factorielles à appartenir à l’espace engendré par les covariables observées, tandis que la seconde composante capture la covariation résiduelle via les facteurs latents. Nous établissons des conditions d’identification, développons une procédure d’estimation conjointe et dérivons les distributions asymptotiques des estimateurs proposés dans des contextes généraux où la dimension transversale, la dimension temporelle et le nombre de covariables peuvent croître. Des simulations de Monte Carlo confirment les résultats théoriques. Nous illustrons ce cadre à travers trois applications canoniques, notamment en reliant la régression à rang réduit et l’analyse en composantes principales, en testant l’exhaustivité du « zoo des facteurs » et en évaluant si les caractéristiques de l’entreprise expliquent pleinement la structure factorielle des rendements des actifs.

Travail commun : Fa WANG, Yulin YANG