b. Modélisation logistique des probabilités de transition : le cas multinomial

J est le plus souvent susceptible de prendre des valeurs supérieures à 2. Le modèle logistique est alors encore utilisable mais sous sa forme multinomiale (ou polytomique) traditionnelle telle que nous l’avons utilisée dans les chapitres III et IV et qu’il est décrit de manière technique dans l’Annexe XVI. Dans notre cas les comportements innovants peuvent prendre quatre modalités {non-innovation, innovations de produits, innovations de procédés, innovations de produits & procédés}. En toute logique nous devrions donc employer ce type de modèle pour évaluer l’impact de variables exogènes sur les probabilités de transitions de la chaîne de Markov qui sous-tend le processus que nous étudions. L’estimation de quatre modèles logistiques polytomiques serait ainsi nécessaire, un pour chaque état initial de la chaîne de Markov. Ce faisant nous pourrions étudier l’ensemble des transitions possibles entre états et donc proposer une analyse complète des déterminants des caractéristiques des trajectoires technologiques.