Surprenant, Stéphane
(2025).
« Trois essais en macroéconométrie » Thèse.
Montréal (Québec), Université du Québec à Montréal, Doctorat en économique.
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Résumé
Cette thèse est composée de trois articles. Chaque article se concentre sur des problèmes différents et les résultats sont pertinents pour le travail empirique en macroéconomie. Le premier chapitre concerne la capacité des modèles à vecteurs autorégressifs par quantile (QVAR) à prévoir les risques macroéconomiques dans plusieurs contextes. Les modèles QVAR ont été introduits par White et al. (2015), Chavleishvili and Manganelli (2021) et Ruzicka (2021) dans les contextes de prévision de la valeur en jeu (value-at-risk), des scénarios de prévision et de l’analyse structurelle. Par contre, leur capacité à prévoir les densités et les quantiles dans les queues de distributions n’avait pas encore été évaluée. Cet article propose de procéder à cette évaluation sur la base d’une comparaison relative à des modèles paramétriques standards dans un exercice de prévision pseudo-hors-échantillon couvrant 112 variables mensuelles aux États-Unis, ainsi qu’une période de plus de 40 ans. Les modèles QVAR font systématiquement mieux que les modèles paramétriques, particulièrement pour le marché du travail et les taux d’intérêt. De plus, l’utilisation de facteurs estimés par composantes principales comme dans Stock and Watson (2002a,b) et de facteurs quantiles introduits par Chen et al. (2021) améliore la précision des prévisions, particulièrement pour le marché du travail. Les QVAR sont donc des modèles adéquats pour la prévision de risque en macroéconomie. Le second chapitre porte sur le problème d’identification de chocs structurels en présence de données macroéconomiques persistentes. L’approche par maximisation des parts (Max Share) identifie un choc en maximisant sa contribution dans la décomposition de la variance de l’erreur de prévision pour une variable cible à un horizon donné.1 Cette méthode est souvent appliquée sur des variables en niveau (par exemple, Barsky and Sims (2011) ou Zeev and Khan (2015)) et cible des horizons distants afin d’éviter d’avoir à se prononcer sur la structure de cointégration du système. Nous montrons théoriquement que cette stratégie mène généralement à des estimateurs non converents. Nous illustrons dans des simulations Monte Carlo que ceci peut conduire à des biais importants et des erreurs quadratiques (RMSE) plus grandes à des horizons intermédiaires et longs. Une application empirique aux chocs de nouvelles (news shocks) sur la technologie spécifique à l’investissement (IST) et sur la productivité multifactorielle (TFP) illustre la pertinence des résultats pour le travail empirique. Le troisième chapitre présente une grande base de données canadienne2 et établit son utilité pour le travail empirique. La base de données a été construite pour offrir une version canadienne de la base de donnée FRED-MD (McCracken and Ng, 2016) qui est disponible publiquement pour les États-Unis et elle a été créée pour pouvoir être mise à jour régulièrement. Les millésimes (vintages) en temps réel sont aussi conservés afin de soutenir d’éventuels travaux de recherche. L’article montre aussi que la base de données présente une structure à facteurs latents relativement stable, qu’elle permet d’améliorer notre capacité à prévoir les points de retournements du cycle canadien et qu’elle améliore la précision des prévisions macroéconomiques. Nous montrons aussi comment la base de données peut servir pour étudier l’hétérogénéité des réponses à un choc de politique monétaire à travers le Canada.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : régression quantile, risque macroéconomique, prévision par densité, prévision par quantile, facteurs quantiles, SVAR, identification par maximisation des parts et inférence, racines unitaires, racines quasi-unitaires, asymptotique, environnement riche en données, modèle à facteurs, prévision, analyse structurelle
| Type: |
Thèse ou essai doctoral accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A. |
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Directeur de thèse: |
Stevanovic, Dalibor |
| Mots-clés ou Sujets: |
Prévision macroéconomique / Prévision du risque / Chocs économiques / Modèles VAR / Régression quantile |
| Unité d'appartenance: |
École des sciences de la gestion > Département des sciences économiques |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
25 avr. 2025 09:35 |
| Dernière modification: |
25 avr. 2025 09:35 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/18730 |
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