A Guide to Applied Modern Macroeconometrics

The 1980s and early 1990s have set applied macroeconometrics on a new course because of advances in econometric theory and the development of ever more powerful computers and softwares. A thorough understanding of the fundamental statistical theory underlying the new techniques may be too involved for the needs and interests of most practitioners. Nonetheless, various new econometric tools can serve to reveal a better understanding and characterisation of the data, to build better forecasting equations, and to discriminate eventually between competing theories. The object of this guide is to provide an operational survey of some of the most useful tools encountered in modern applied macroeconomic research by making accessible a step-by-step presentation of many of these techniques. With an emphasis clearly practical in scope, it seeks to describe the motivation and the role of the techniques, to explain the steps one must perform to use them properly, and to point out the caveats one must be aware of when interpreting the results obtained from their application. Formal proofs are avoided as a rule, but heuristic and intuitive explanations of the statistical and econometric theoretical concepts underlying these methods are given. This is important to understand the strengths and weaknesses of these methods to do good applied work. Practical examples are also included to illustrate the use of the techniques, and various tables of critical values are assembled in the chapter's appendices. Chapter 2 first intuitively reviews the foundation of basic econometrics and highlights the role of the underlying statistical conventions that justify the use of least squares estimation methods. It then presents various tests that serve to look for evidence of violations of these conventions with respect to misspecifications, serial correlation, heteroskedasticity, nonnormality, and instability. Both individual and joint tests are discussed in the context of individual equations. Extensions to structural equations and non-nested tests are also presented. The use of these tests is finally motivated within Hendry's general-to-specific approach. The third chapter addresses the issues of identification, estimation and diagnostic checking of univariate ARIMA time-series models. Both visual and formal statistical tools are presented. Topics about the nonstationarity or integration of time series are covered. These include several unit root tests, their statistical properties, things that need to be known to make proper use of them, and the meaning of unit roots in macroeconomics. Chapter 4 builds on the previous chapters to address the construction of dynamic econometric models both for single equations and equations systems (including VAR and SVAR models). Various equivalent reparameterisations of dynamic models are discussed. Particular consideration is given to the issues of spurious versus fundamental long-run (or cointegrating) relationships between integrated variables. The consequences of building empirical models with integrated variables for identification, estimation and inference are discussed. Subjects treated in this chapter include: residual based tests of non cointegration, optimal and efficient estimation of cointegrating relationships in single equations and in systems, Johansen's methods for testing the dimension of a cointegrating space and for estimation, Granger non-causality tests. Finally, chapter 5 concludes by presenting how the uses of modern macroeconometric tools fit together within a self-contained and systematic econometric approach. Les progres en theorie econometrique et le developpement d'ordinateurs et de logiciels plus puissants dans les annees 80 et le debut des annees 90 ont permis a la macroeconometrie appliquee de s'engager sur de nouveaux chemins. Une comprehension approfondie de la theorie statistique fondamentale qui sous-tend ces techniques est generalement trop demandee pour les besoins et les interets de la plupart des praticiens de l'economie appliquee. Neanmoins, plusieurs nouveaux outils econometriques peuvent etre utiles pour degager une meilleure comprehension et caracterisation plus adequate des donnees, pour construire des meilleures equations de previsions et pour eventuellement discriminer entre des theories alternatives. Ce guide vise a fournir un survol operationnel de certains outils utiles pour la recherche appliquee de pointe en macroeconomie en rendant accessible une presentation par etape de plusieurs de ces techniques. Son emphase est clairement pratique puisqu'il cherche a decrire la motivation et le role des techniques, a expliquer les etapes necessaires pour les appliquer correctement et a faire ressortir les caveats necessaires pour interpreter judicieusement les resultats obtenus par leur application. Des preuves rigoureuses sont evitees, mais des explications heuristiques et intuitives des concepts statistiques et econometriques theoriques sous-jacents sont presentees. Il est important de developper cette intuition afin de comprendre les forces et les faiblesses des methodes pour faire du bon travail empirique. Des applications pratiques sont aussi incluses pour illustrer l'utilisation des techniques et de nombreuses tables de valeurs critiques sont rassemblees en appendice des chapitres. Le chapitre 2 revoit intuitivement les fondements de l'econometrie de base et fait ressortir les conventions statistiques sous-jacentes qui justifient l'usage des methodes d'estimation des moindres carres. Il presente ensuite plusieurs tests qui cherchent a etablir des elements d'evidence empirique revelant des violations des conventions en regard de problemes de specification, de dependance temporelle, d'heteroscedasticite, de non normalite et d'instabilite. Des tests d'hypotheses individuelles et jointes sont discutes pour des equations individuelles. Des extensions aux cas d'equations structurelles et des tests d'hypotheses non-emboitees sont aussi presentees. L'utilisation de ces tests est finalement motivee dans le cadre de l'approche de Hendry qui recommande ces tests pour passer d'un modele empirique general a un modele plus specifique et statistiquement adequat. Le troisieme chapitre s'interesse aux questions d'identification, d'estimation et de tests de diagnostics pour des modeles univaries de series chronologiques de type ARIMA. Des outils visuels et statistiques formels sont presentes. Les sujets pertinents aux series chronologiques non-stationnaires, ou integrees, sont discutes. Ceux-ci incluent: les tests de racines unitaires, leurs proprietes statistiques, les elements necessaires pour les appliquer convenablement et la signification des racines unitaires en macroeconomie. Le chapitre 4 utilise les developpements des chapitres precedents pour discuter l'elaboration de modeles econometriques dynamiques dans le cadre d'equations individuelles et de systemes d'equations (incluant les modeles VAR et SVAR). Plusieurs reparametrisations equivalentes de modeles dynamiques sont presentees. Une attention particuliere est accordee aux questions touchant les relations empiriques fictives versus les relations fondamentales de long terme (ou de cointegration) entre des variables integrees. Les consequences pour l'identification, l'estimation et l'inference occasionnees par la presence de variables non-stationnaires dans les modeles empiriques sont abordees. Les sujets traites incluent: les tests de non-cointegration bases sur des residus, l'estimation efficiente et optimale de relations de cointegration dans des equations individuelles et dans des systemes d'equations, la methode de Johansen pour tester la dimension de l'espace de cointegration et l'estimation, les tests de non causalite de Granger. Finalement, le chapitre 5 conclut par une presentation schematique d'une methodologie econometrique globale et systematique qui fait usage des outils macroeconometriques modernes.