Modèles à facteurs dynamiques avec non linéarités : application à l’analyse du cycle économique

Thèse: Cette thèse est dédiée à une classe particulière de modèles à facteurs dynamiques non linéaires, les modèles à facteurs dynamiques à changement de régime markovien (MS-DFM). Par la combinaison des caractéristiques du modèle à facteur dynamique et celui du modèle à changement de régimes markoviens(i.e. la capacité d’agréger des quantités massives d’information et de suivre des processus fluctuants), ce cadre s’est révélé très utile et convenable pour plusieurs applications, dont le plus important est l’analyse des cycles économiques.La connaissance de l’état actuel des cycles économiques est crucial afin de surveiller la santé économique et d’évaluer les résultats des politiques économiques. Néanmoins, ce n’est pas une tâche facile à réaliser car, d’une part, il n’y a pas d’ensemble de données et de méthodes communément reconnus pour identifier les points de retournement, d’autre part, car les institutions officielles annoncent un nouveau point de retournement, dans les pays où une telle pratique existe, avec un délai structurel de plusieurs mois.Le MS-DFM est en mesure de résoudre ces problèmes en fournissant des estimations de l’état actuel de l’économie de manière rapide, transparente et reproductible sur la base de la composante commune des indicateurs macroéconomiques caractérisant le secteur réel.Cette thèse contribue à la vaste littérature sur l’identification des points de retournement du cycle économique dans trois direction. Dans le Chapitre 3, on compare les deux techniques d’estimation de MS-DFM, les méthodes en une étape et en deux étapes, et on les applique aux données françaises pour obtenir la chronologie des points de retournement du cycle économique. Dans Chapitre 4, sur la base des simulations de Monte Carlo, on étudie la convergence des estimateurs de la technique retenue – la méthode d’estimation en deux étapes, et on analyse leur comportement en échantillon fini. Dans le Chapitre 5, on propose une extension de MS-DFM – le MS-DFM à l’influence dynamique (DI-MS-DFM)- qui permet d’évaluer la contribution du secteur financier à la dynamique du cycle économique et vice versa, tout en tenant compte du fait que l’interaction entre eux puisse être dynamique.

Auteur(s)

Anna Petronevich

Date de publication
  • 2017
Mots-clés
  • Changement de régime markovien
  • Modèle à facteurs dynamiques
  • Cycle économique
  • Cycle financier
  • Analyse du point de retournement
  • Méthode en deux étapes
  • Convergence
  • Comportement en échantillon fini
  • Simulations Monte Carlo
  • Interaction dynamique
  • Risque systémique
Organisme(s) de délivrance
  • Université Panthéon-Sorbonne – Paris I
  • Università Ca’ Foscari Venezia (Venise, Italie)
Date de soutenance
  • 26/10/2017
Directeur(s) de thèse
  • Catherine Doz
  • Monica Billio
Version
  • 1