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We present a class of one-to-one matching models with perfectly transferable utility. We discuss identification and inference in these separable models, and we show how their comparative statics are readily analyzed.

Cet article illustre le lien entre identification partielle dans les modèles économétriques et critère de décision de Jaffray dans l'incertain non probabilisé à travers le problème du choix de niveau optimal d'émissions toxiques dans un lac partagé entre deux communes.

Cet article illustre le lien entre identification partielle dans les modèles économétriques et critères de décision de Jaffray dans l'incertain non probabilisé à travers l'univers du choix de niveau optimal d'émissions toxiques dans un lac partagé entre deux communes.

Cet article illustre le lien entre identification partielle dans les modèles économétriques et critères de décision de Jaffray dans l'incertain non probabilisé à travers l'univers du choix de niveau optimal d'émissions toxiques dans un lac partagé entre deux communes.

We consider an evolution equation similar to that introduced by Vese in [10] and whose solution converges in large time to the convex envelope of the initial datum. We give a stochastic control representation for the solution from which we deduce, under quite general assumptions that the convergence in the Lipschitz norm is in fact exponential in time. We then introduce a non-autonomous gradient flow and prove that its trajectories all converge to minimizers of the convex envelope.

We propose an easily implementable test of the validity of a set of theoretical restrictions on the relationship between economic variables, which do not necessarily identify the data generating process. The restrictions can be derived from any model of interactions, allowing censoring and multiple equilibria. When the restrictions are parameterized, the test can be inverted to yield confidence regions for partially identified parameters, thereby complementing other proposals, primarily Chernozhukov et al. [Chernozhukov, V., H. Hong, and E. Tamer (2007): "Estimation and Confidence Regions for Parameter Sets in Econometric Models," Econometrica, 75, 1243–1285].