Évaluation des représentations vectorielles autorégressives structurelles

Chaudourne, Jérémy (2006). « Évaluation des représentations vectorielles autorégressives structurelles » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en économique.

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Résumé

Dans le but de guider l'évaluation et le développement des modèles dynamiques d'équilibre général, les vecteurs autorégressifs structurels (SVAR) ont été largement utilisés. Une importante application récente de cette approche est introduite par Galì (1999). Plus récemment, le débat à propos de l'effet d'une augmentation de la technologie sur les heures travaillées a déclenché l'émergence de plusieurs contributions concernant la capacité de l'approche SVAR à mesurer adéquatement l'impact des chocs technologiques sur des variables agrégées. L'objectif de ce projet de recherche est d'évaluer la capacité des représentations vectorielles autorégressives (VAR) structurelles, en utilisant des restrictions de long terme, à identifier les fonctions de réponses suite à un choc technologique. Pour cela, nous effectuons une étude de Monte-Carlo, dans laquelle nous générons 1000 échantillons de données à partir du modèle de cycle réel. À des fins de comparaison, nous considérons plusieurs approches: (i) l'approche SVAR standard qui utilise la méthode de restriction de Blanchard et Quah; (ii) l'approche SVAR WEN, laquelle utilise les restrictions basées sur la méthode dans le domaine des fréquences suggérée par WEN; (iii) l'approche SVAR-Bartlett dans laquelle nous remplaçons l'estimateur standard de la matrice variance-covariance par un estimateur non paramétrique à noyau de Bartlett; (iv) l'approche SVAR Andrews-Mohanan où on utilise un autre estimateur non paramétrique, celui d'Andrews-Mohanan. Par la suite, nous évaluons chaque approche, en calculant le biais absolu cumulatif et la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne cumulative. Nos principaux résultats sont les suivants: (i) la meilleure approche est celle de Bartlett lorsque l'on fixe le paramètre à l'aide de la méthode de Newey-West, ou lorsqu'il est fixé à 10 ou 20; (ii) les intervalles de confiance sont grands pour les différentes approches; (iii) les VAR structurelles, ne peuvent faire de la discrimination entre des modèles, impliquant une réponse de signe contraire suite à un choc technologique. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : choc technologique, heures travaillées, domaine des fréquences, VAR

Type: Mémoire accepté
Informations complémentaires: Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur
Mots-clés ou Sujets: Autorégression vectorielle, Changement technologique, Cycle économique, Horaire de travail, Méthode de Monte-Carlo
Unité d'appartenance: École des sciences de la gestion
Déposé par: Service des bibliothèques
Date de dépôt: 04 nov. 2010 15:13
Dernière modification: 01 nov. 2014 02:16
Adresse URL : http://www.archipel.uqam.ca/id/eprint/3459

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