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Au cours de la dernière décennie, plusieurs articles on étudié les effets macroéconomiques que pouvaient entraîner des ajustements importants et intermittents de variables de décision microéconomiques telles que les prix, les investissements, la consommation de biens durables ou l’emploi, un comportement qui peut se justifier par la présence de coudes dans les fonctions de coûts d’ajustement. Dans ces modèles, les agents observent continuellement le niveau optimal de leur variable de décision. Dans le présent article, nous développons un modèle similaire mais où justement les agents n’observent pas continuellement ce niveau optimal car l’information arrive par intermittence comme dans le cas des publications de statistiques économiques ou des annonces de dividendes. Nous trouvons d’abord la règle optimale de décision individuelle, qui dépend à la fois du temps et de l’état de la nature. Nous développons ensuite un cadre d’agrégation afin d’étudier les implications macroéconomiques de ces règles optimales de décision individuelle. Une caractéristique distinctive de notre modèle est qu’un grand nombre d’agents tendent à agir en même temps, et ce, d’autant plus que l’incertitude est importante. L’effet moyen d’un choc agrégé est en relation inverse avec l’amplitude du choc et l’incertitude agrégée. Nous montrons que ces effets sont nettement différents des effets obtenus avec des modèles à coûts d’ajustement avec information complète.

Mots-clés : effets macroéconomiques d’information intermittente , coûts d’ajustement , règles de décision optimales avec coûts d’ajustement
Dans cet article, nous dérivons les règles de politique monétaire optimales dans des cadres où \"l'équivalence certaine\" n'est pas satisfaite. On trouve des cas de ce type lorsque, par exemple, les préférences de la banque centrale ne sont pas quadratiques ou lorsque la relation d'offre agrégée n'est pas linéaire. Les résultats théoriques semblent montrer qu'ils peuvent conduire à des asymétries de signe et de niveau et à des nonlinéarités dans la règle de politique. À partir d'estimations de la forme réduite sur données américaines, nous trouvons que la politique monétaire des États-Unis peut être caractérisée par une règle décisionnelle non linéaire après 1983, mais que ce n'est pas le cas avant 1979. Ces résultats reflètent bien la nette différence d'attitude de la Réserve Fédérale face à l'inflation durant les périodes Volcker-Greenspan et Burns-Miller.

Mots-clés : règles de Taylor non linéaires , objectifs d'inflation , préférences asymétriques , courbe de Phillips non linéaire , politique monétaire
Cet article utilise un modèle de cycles réels à un secteur pour tester la validité et l'efficacité de quatre procédures d'estimation des modèles d'équilibre général dynamique stochastique (EGDS): 1) estimation par maximum de vraisemblance avec ou sans erreur de mesure et en introduisant un cadre bayésien à l'aide de distributions a priori; 2) par méthode des moments généralisée; 3) par méthode des moments simulés; et enfin, 4) par inférence indirecte. Des simulations de Monte-Carlo montrent que toutes ces méthodes produisent des estimateurs généralement bons sous l'hypothèse nulle. Cependant, leurs efficacités statistiques et computationnelles diffèrent de façon substantielle, en particulier lorsque l'on se place dans de petits échantillons comme ceux généralement disponibles pour estimer ce type de modèle. Dans ce cas, les méthodes des moments semblent être les plus robustes à une mauvaise spécification du modèle. Enfin, nous discutons, de manière exhaustive, de l'implication de la singularité stochastique des modèles EGDS pour chaque méthode d'estimation.

Mots-clés : modèles EGDS , méthodes d'estimation , simulations de Monte-Carlo , singularité stochastique , cadre bayésien
Dans cet article, nous étudions la dépendance entre les politiques fiscales et monétaires et leur rôle conjoint dans la détermination du niveau des prix. Dans le cadre étudié, une politique fiscale de long terme permet à l'État de supporter une part d d'une importante dette publique par la valeur présente escomptée des excédents primaires courants et futurs. Le reste de la dette est supporté par seigneuriage. Le paramètre d illustre la dépendance entre les autorités monétaires et fiscales. Nous montrons que dans une économie monétaire standard, cette règle de politique implique que le niveau des prix ne dépend pas uniquement du stock de monnaie, mais aussi de la part de la dette supportée par la monnaie. Dans une application empirique, nous estimons les valeurs de d pour les pays de l'OCDE à partir de données sur la consommation nominale, la base monétaire et la dette publique. Selon nos résultats, la dette semble jouer un rôle mineur dans la détermination du niveau des prix de ces économies. De plus, les estimations de d sont en accord avec les mesures habituelles d'indépendance des banques centrales.

Mots-clés : régimes ricardiens et non ricardiens , règles de politique , banque centrale
Nous proposons des méthodes pour tester des hypothèses de non-causalité à différents horizons, tel que défini dans Dufour et Renault (1998, Econometrica). Nous étudions le cas des modèles VAR en détail et nous proposons des méthodes linéaires basées sur l’estimation d’autorégressions vectorielles à différents horizons. Même si les hypothèses considérées sont non linéaires, les méthodes proposées ne requièrent que des techniques de régression linéaire de même que la théorie distributionnelle asymptotique gaussienne habituelle. Dans le cas des processus intégrés, nous proposons des méthodes de régression étendue qui ne requièrent pas de théorie asymptotique non standard. L’application du bootstrap est aussi considérée. Les méthodes sont appliquées à un modèle VAR de l’économie américaine. MOTS CLES : séries chronologiques, causalité, causalité indirecte, causalité à différents horizons, autorégression, modèle autorégressif, autorégression vectorielle, VAR, processus stationnaire, processus non stationnaire, processus intégré, racine unitaire, autorégression étendue, bootstrap, Monte Carlo, macroéconomie, monnaie, taux d’intérêt, production, inflation.

Mots-clés : VAR , bootstrap , Monte Carlo , inflation
Nous analysons les problèmes d’inférence associés à l’identification et à la testabilité en économétrie, en soulignant la similarité entre les deux questions. Après une courte revue des notions statistiques requises, nous étudions tour à tour l’inférence dans les modèles non-paramétriques ainsi que les résultats récents sur les modèles structurels faiblement identifiés (ou les instruments faibles). Nous remarquons que beaucoup d’hypothèses, pour lesquelles des tests sont régulièrement proposés, ne sont pas en fait testables, tandis que plusieurs méthodes économétriques fréquemment utilisées sont fondamentalement inappropriées pour les modèles considérés. De telles situations conduisent à des problèmes statistiques mal posés et sont souvent associées à un emploi mal avisé de résultats distributionnels asymptotiques. Concernant les hypothèses non-paramétriques, nous analysons trois problèmes de base pour lesquels de telles difficultés apparaissent: (1) tester une hypothèse sur un moment avec des restrictions trop faibles sur la forme de la distribution; (2) l’inférence avec hétéroscédasticité de forme non spécifiée; (3) l’inférence dans les modèles dynamiques avec un nombre illimité de paramètres. Concernant les modèles faiblement identifiés, nous insistons sur l’importance d’utiliser des fonctions pivotales —une condition qui n’est pas satisfaite par les méthodes usuelles de type Wald basées sur l’emploi d’écart-types — et nous passons en revue les développements récents dans ce domaine, en mettant l’accent sur la construction de test et régions de confiance valides. Les techniques considérées comprennent les différentes statistiques proposées, l’emploi de bornes, la subdivision d’échantillon, les techniques de projection, le conditionnement et les tests de Monte Carlo. Parmi les critères utilisés pour évaluer les procédures, nous insistons sur la possibilité de fournir une théorie distributionnelle à distance finie, sur la robustesse par rapport à la présence d’instruments faibles ainsi que sur la robustesse par rapport la spécification d’un modèle pour les variables explicatives endogènes du modèle.

Mots-clés : test d’hypothèse , région de confiance , intervalle de confiance , identification , testabilité , théorie asymptotique , inférence exacte , fonction pivotale , modèle non-paramétrique , hétéroscédasticité , dépendance sérielle , racine unitaire , équations simultanées , modèle structurel , instrument faible , inférence simultanée , projection , subdivision d’échantillon , test conditionnel , test de Monte Carlo , identification , projection
Ce texte propose des méthodes d’inférence exactes (tests et régions de confiance) sur des modèles de régression linéaires avec erreurs autocorrélées suivant un processus autorégressif d’ordre deux [AR(2)], qui peut être non stationnaire. L’approche proposée est une généralisation de celle décrite dans Dufour (1990) pour un modèle de régression avec erreurs AR(1) et comporte trois étapes. Premièrement, on construit une région de confiance exacte pour le vecteur des coefficients du processus autorégressif (&#966;). Cette région est obtenue par inversion de tests d’indépendance des erreurs sur une forme transformée du modèle contre des alternatives de dépendance aux délais un et deux. Deuxièmement, en exploitant la dualité entre tests et régions de confiance (inversion de tests), on détermine une région de confiance conjointe pour le vecteur &#966; et un vecteur d’intérêt M de combinaisons linéaires des coefficients de régression du modèle. Troisièmement, par une méthode de projection, on obtient des intervalles de confiance «marginaux» ainsi que des tests à bornes exacts pour les composantes de M. Ces méthodes sont appliquées à des modèles du stock de monnaie (M2) et du niveau des prix (indice implicite du PNB) américains

Mots-clés : régression linéaire , AR(2) , région de confiance exacte , test induit , test à borne généralisé , projection , masse monétaire , M2 , niveau des prix
L’une des questions les plus étudiés récemment en économétrie est celle des modèles présentant des problèmes de quasi non-identification ou d’instruments faibles. L’une des conséquences importantes de ce problème est la non validité de la théorie asymptotique standard [Dufour (1997, Econometrica), Staiger et Stock (1997, Econometrica), Wang et Zivot (1998, Econometrica), Stock et Wright (2000, Econometrica), Dufour et Jasiak (2001, International Economic Review)]. Le défi majeur dans ce cas consiste à trouver des méthodes d’inférence robustes à ce problème. Une solution possible consiste à utiliser la statistique d’Anderson-Rubin (1949, Ann. Math. Stat.). Nous mettons l’emphase sur les procédures de type Anderson-Rubin, car celles-ci sont robustes tant à la présence d’instruments faibles et à l’exclusion d’instruments. Cette dernière ne fournit cependant des tests exacts que pour les hypothèses spécifiant le vecteur entier des coefficients des variables endogènes dans un modèle structurel, et de façon correspondante, que des régions de confiance simultanées pour ces coefficients. Elle ne permet pas de tester des hypothèses spécifiant des coefficients individuels ou sur des transformations de ces coefficients. Ce problème peut être résolu en principe par des techniques de projection [Dufour (1997, Econometrica), Dufour et Jasiak (2001, International Economic Review)]. Cependant , ces techniques ne sont pas toujours faciles à appliquer et requièrent en général l’emploi de méthodes numériques. Dans ce texte, nous proposons une solution explicite complète au problème de la construction de régions de confiance par projection basées sur des statistiques de type Anderson-Rubin. Cette solution exploite les propriétés géométriques des “quadriques” et peut s’interpréter comme une extension des intervalles et ellipsoïdes de confiance usuels. Le calcul de ces régions ne requièrent que des techniques de moindres carrés. Nous étudions également par simulation le degré de conservatisme des régions de confiance obtenues par projection. Enfin, nous illustrons les méthodes proposées par trois applications différentes: la relation entre l’ouverture commerciale et la croissance, le rendement de l’éducation et une étude sur les rendement d’échelles dans l’économie américaine.

Mots-clés : équations simultanées , modèle structurel , instruments faibles , intervalle de confiance , test , projection , inférence simultanée , inférence exacte , théorie asymptotique , projection
Dans cet article, nous proposons plusieurs tests de spécification valides pour des échantillons finis dans le cadre de régression linéaires multivariées (RLM), avec des applications à des modèles d’évaluation d’actifs. Nous nous concentrons sur les déviations par rapport à l’hypothèse d’erreurs i.i.d. univariée ou multivariée, pour des distributions d’erreurs gaussiennes et non gaussiennes. Les tests univariés étudiés prolongent les procédures exactes existantes en permettant des paramètres non spécifiés dans la distribution des erreurs (e.g., le nombre de degrés de liberté dans le cas de la distribution de Student). Les tests multivariés sont basés sur des résidus standardisés multivariés qui assurent l’invariance par rapport aux coefficients RLM et à ceux de la matrice de covariance des erreurs. Nous considérons des tests contre la dépendance sérielle, contre la présence d’effets GARCH multivariés et des tests de signes contre l’asymétrie. Les procédures proposées sont des versions exactes des tests de Shanken (1990) qui consistent à combiner des tests de spécification univariés. Spécifiquement, nous combinons des tests entre équations en utilisant une approche de test de Monte Carlo (MC), ce qui permet d’éviter des bornes de type Bonferroni. Étant donné que les tests dans un contexte non gaussien ne sont pas pivotaux, nous appliquons une approche de test de Monte Carlo maximisé [Dufour (2002)] où la valeur p simulée pour l’hypothèse testée (qui dépend de paramètres de nuisance) est maximisée (par rapport aux dits paramètres de nuisance) dans le but de contrôler le niveau des tests. Nous appliquons les tests proposés à un modèle d’évaluation d’actifs qui comprend un taux d’intérêt sans risque observable et utilise les rendements de porte-feuilles mensuels de titres inscrits à la bourse de New York, sur des sous-périodes de cinq ans allant de janvier 1926 à décembre 1995. Nos résultats révèlent que les tests univariés exacts présentent des problèmes de dépendance sérielle, d’asymétrie et d’effets GARCH statistiquement significatifs dans certaines équations. Cependant ces problèmes s’avèrent moins importants, loresque l’on tient compte de la dépendance entre équations. De plus, les écarts importants par rapport à l’hypothèse i.i.d. sont moins évidents une fois que l’on considère des erreurs non gaussiennes.

Mots-clés : modèle d’évaluation d’actifs financiers , efficacité moyenne-variance , non-normalité , modèle de régression multivarié , hypothèse uniforme linéaire , test de Monte Carlo , paramètre de nuisance , test de spécification , GARCH , test du ratio des variances , GARCH
Cette note développe des méthodes d’ajustement, sans spécifier le modèle, qui corrigent le biais induit par les erreurs de mesures de la volatilité dans la mesure de performance des méthodes de prévision de la volatilité. Les procédures, qui utilisent la récente théorie asymptotique de Barndorff-Nielsen et Shephard (2002a), sont faciles à mettre en oeuvre et très performantes dans les situations empiriques usuelles. En particulier, la prise en compte des erreurs de mesures dans les procédures de prévision de Andersen, Bollerslev, Diebold et Labys (2003), amène à des performances de prévision de la volatilité très élevées.

Mots-clés : erreurs de mesure , méthode d’ajustement , volatilité intégrée , volatilité réalisée , données à haute fréquence , prévision de séries chronologiques , régressions de Mincer-Zarnowitz
Cet article analyse des tests de racines unitaires dans les panels où n et T sont tous les deux rands et où les unités d’observations sont corrélées. Cette corrélation transversale est modélisée à l’aide d’un modèle à facteurs dynamiques inobservables. Nous proposons plusieurs tests dans cet environnement et dérivons leurs lois limites sous l’hypothèse nulle d’une racine unitaire et des alternatives locales. Nous mon-trons aussi que ces tests n’ont pas de puissance contre ces mêmes alternatives locales lorsqu’il est nécessaire d’estimer des composantes déterministes. À l’aide d’une expérience de Monte Carlo, nous comparons les propriétés en échantillons finis de ces tests et de d’autres suggérés dans la littérature.

Mots-clés : racines unitaires , données de panels , modèles à facteurs
Dans cet article nous proposons des tests exacts, basés sur la vraisemblance, de l’efficience du portefeuille de marché dans l’espace moyenne-variance. Ces tests, utilisés ici dans le contexte du modèle du CAPM (Capital Asset Pricing Model), permettent de considérer diverses classes de distributions incluant la loi normale. Les tests sont développés dans le cadre de modèles de régres-sion linéaires multivariés (RLM). Il est, par ailleurs, bien établi que, malgré leur structure simple, les écart-types et tests usuels asymptotiques de ces modèles ne sont pas fiables. En économétrie financière, des tests en échantillons finis ont été proposés pour quelques hypothèses spécifiques, lesquels dépendent pour la plupart de l’hypothèse de normalité [Jobson et Korkie (Journal of Fi-nancial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gibbons, Ross et Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)]. Dans le contexte gaussien, nos tests d’efficience correspondent à ceux de Gibbons, Ross et Shanken. Dans un contexte non-gaussien, nous reconsidérons l’efficience moyenne-variance du portefeuille de marché en permet-tant des distributions multivariées de Student et des « mélanges de lois normales ». Notre démarche nous permet d’évaluer si l’hypothèse de normalité est trop restrictive lorsque l’on teste le CAPM. Nous proposons aussi des tests diagnostiques multivariés (incluant des tests pour les effets GARCH multivariés et une généralisation multivariée des tests de ratio de variance), des tests de spécifica-tion ainsi qu’un estimateur ensembliste pour les paramètres de nuisance pertinents. Nos résultats montrent que i) l’hypothèse de normalité multivariée est rejetée sur la plupart des sous-périodes, ii) les tests diagnostiques appliqués aux résidus de nos estimations ne montrent pas de différences importantes par rapport à l’hypothèse des erreurs i.i.d. multivariées, et iii) les tests d’efficience du portefeuille de marché dans l’espace moyenne-variance ne rejettent aussi fréquemment l’hypothèse d’efficience lorsqu’on s’autorise à considérer des lois non normales sur les erreurs.

Mots-clés : modèle d’évaluation d’actifs financiers , CAPM , efficience de portefeuille , non-normalité , modèle de régression multivarié , hypothèse linéaire uniforme , test de Monte Carlo , paramètres de nuisance , test de spécification , tests diagnostiques , GARCH , test de ratio des variances , capital asset pricing model , CAPM , GARCH
Cette communication situe la théorie des grands cycles économiques dans le contexte général des économies de marché. Il y est postulé que le cycle financier et économique international de longue période (50-60 ans) n'est pas une aberration statistique, mais est le résultat de conditions institutionnelles, politiques, financières et économiques récurrentes dans l'économie mondiale. Il y est proposé comme hypothèse que la source des cycles financiers et économiques de longue durée origine d'un déréglement monétaire, lequel met en marche un processus auto-généré de sur-endettement, d'inflation des actifs financiers, de sur-investissement généralisé dans les équipements et de sur-production. Ce processus se résorbe par une liquidation des dettes, une déflation monétaire et par une contraction de l'activité économique, pouvant résulter en une récession alongée ou une dépression économique. L'information imparfaite et l'asymétrie dans l'information expliquent les erreurs de décisions des firmes à différentes périodes du grand cycle économique. Les chocs qui provoquent ces erreurs peuvent être géopolitiques (guerres), économiques, monétaires ou financiers. Les guerres sont des facteurs déclencheurs du grand cycle d'inflation-désinflation-déflation. (Communication pour le 53ème congrès de l'Association Internationale des économistes de langue française AIELF, Athènes mai 2003)

Mots-clés : cycle économique , inflation bousière , sur-endettement , déflation monétaire , ralentissement économique , récession , dépression
Cet article étudie la proposition qu'un biais inflationniste puisse survenir dans une situation où un banquier central ayant des préférences asymétriques cible le taux de chômage naturel. Les préférences sont asymétriques dans le sens que les écarts positifs du chômage par rapport au taux naturel sont pondérés plus (ou moins) sévèrement que les écarts négatifs dans la fonction de perte du banquier central. Le biais est proportionnel à la variance conditionnelle du chômage. Les prédictions du modèle sont évaluées en utilisant des données des pays du G7. Les estimations économétriques soutiennent la prédiction que la variance conditionnelle du chômage et le taux d'inflation sont reliés positivement.

Mots-clés : biais inflationniste , préférences asymétriques
Cet article examine de façon empirique les effets des taxes distorsionnaires sur l'offre de travail dans le cadre d'un modèle d'équilibre général. Les relations de long terme impliquées par le modèle sont dérivées et testées en utilisant des données canadiennes entre 1966 et 1993. Alors que les relations de coïntégration prédites par le modèle sans taxe distorsionnaire sont rejetées par les données, celles avec taxe ne le sont pas. Les accroissements persistants du taux de taxation du revenu de travail semblent jouer un rôle important dans la tendance décroissante observée des heures travaillées.

Mots-clés : taxation du travail , offre de travail , coïntégration
Nous étudions la relation entre la prime de risque sur l'indice S&P 500 et sa variance conditionnelle. Nous utilisons le modèle SMEGARCH - Semiparametric-Mean EGARCH - selon lequel la variance conditionnelle suit un processus EGARCH, alors que la moyenne est une fonction arbitraire de la variance conditionnelle. Pour les rendements excédentaires mensuels sur l'indice S&P 500, la relation que nous trouvons est non linéaire et non monotone. De plus, nous trouvons beaucoup de persistance dans la variance conditionnelle ainsi qu'un effet de levier, tel que documenté par plusieurs autres auteurs.

Mots-clés : modèles ARCH , évaluation d'actifs , séries Fourier , noyau , prime de risque , kernel