Estimation non paramétrique de mélanges finis.

Résumé L'objectif de cet article est de fournir des méthodes non paramétriques simples pour estimer des modèles à mélange fini à partir de données à mesures répétées. Trois mesures suffisent pour que le mélange soit entièrement identifié et notre approche peut donc être utilisée même avec des données de panel très courtes. Nous fournissons une théorie des distributions pour les estimateurs des proportions de mélange et des distributions de mélange, ainsi que diverses fonctions de celles-ci. Nous discutons également de l'inférence sur le nombre de composantes. Nous constatons que ces estimateurs sont performants dans une série d'exercices de Monte Carlo. Nous appliquons nos techniques pour documenter l'hétérogénéité des gains annuels logarithmiques en utilisant les données PSID couvrant la période 1969-1998.