I.3 Construction du modèle
Une fois le cadre d'analyse défini et le tableau sur la
situation des jeunes sur le marché du travail dressé, il est
important de présenter le modèle économétrique
empirique qui nous permettra d'expliquer la relation éducation et
insertion professionnelle.
Le modèle retenu pour notre analyse est celui du logit
multinomial. Issu de la classe des modèles multinomiaux non
ordonnés, il satisfait une hypothèse particulière qui est
l'hypothèse d'Indépendance des Alternatives Non Pertinentes (IANP
ou IIA en anglais pour Independance of Irrelevant Alternative). Cette
hypothèse traduit le fait que le rapport de deux probabilités
associées à deux évènements particuliers est
indépendant des autres événements.
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Education et insertion professionnelle au Cameroun : le
déclassement professionnel des jeunes
L'utilisation essentielle de cette classe de modèle est de
rendre compte de choix probabilistes. Les modèles multinomiaux non
ordonnés sont en effet avant tout des modèles permettant de
décrire des choix individuels en présence d'utilité
stochastique. Les choix probabilistes supposent qu'un individu ait à
effectuer un choix rationnel entre m + 1 modalités procurant m + 1
niveaux de satisfaction différents pour l'individu. Le niveau
d'utilité est considéré comme étant stochastique et
décrit par une fonction U (.) dépendant d'un terme
aléatoire. pour chaque modalité j = 0, 1, ..,m,
l'utilité de l'individu s'exprime sous la forme suivante :
Uj = U (xj , åj) = v (xj) + åj ?j = 0, 1,
..,m
Où v (.) est une fonction continue
déterministe et où åj est une variable
aléatoire i.i.d. Une variable polytomique y prenant
m + 1 modalités suivant les choix de l'individu est
défini:
y = j si l'individu choisit la j`eme
modalité ?j = 0, 1, ..,m
Le modèle logit multinomial indépendant (ou logit
multinomial) est obtenu lorsque la fonction v (.) est linéaire,
les paramètres fij diffèrent selon les modalités
et les variables explicatives varient uniquement en fonction des individus,
c'est à dire lorsque
v (xi,j) = xifij (xi,j désigne la valeur du
vecteur de variable explicative pour l'individu i conditionnant le choix de la
j`eme modalité).
Dès lors, on peut définir la forme
générale de la probabilité que l'individu i choisisse la
modalité j de la façon suivante :
Prob (yi = j) = ? =
?
Où le vecteur â0 est normalisé à
zéro : = 0. Sous l'hypothèse de normalisation = 0, la
probabilité associée à la modalité de
référence 0 est définie par :
prob ( = ) ? = ?
Pour notre étude, on cherche à modéliser la
probabilité que les jeunes aient une situation d'activité en
fonction des différentes variables explicatives précitées
plus haut. La situation d'activité est considérée comme
yi la variable dépendante et elle peut prendre les
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modalités (j=1,2,3,4) que sont actifs
occupés (modalité1), travail des enfants(modalité 2)
chômeurs (modalité3), inactifs (modalité4). Le
modèle à estimer est présenté comme suit :
Yi= iq0 +: iqjT.i xj+
Avec yi la variable expliquée représentant les
groupes de modalité. xi les variables explicatives m E [0; 4].
et le terme d'erreur.
I.3.1 Spécification du modèle
Notre modèle à estimer s'écrira donc sur
cette forme :
Avec actif i : la variable indépendante situation
d'activité du jeune age : l'âge de
l'individu
i
sexei : le sexe de l'individu
emploii : emploi du parent de
l'individu
nivinsi : le niveau d'instruction de
l'individu
milieui : le milieu de résidence
des jeunes
Le modèle ainsi décrit peut être écrit
selon les modalités prise par la variable explicative.
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