Plan du cours

CENTRE D’ETUDES ET DE
R E C H E R C H E S S U R LE
D E V E LO P P E M E N T
INTERNATIONAL
( UMR CNRS 6587)
C O U R S : M A C R OE C O N OM E T R I E
Claudio Araujo
Maître de Conférences
CERDI – Université d’Auvergne
65 Bd F. Mitterrand, 63000 Clermont Fd
E-mail : [email protected] (préciser dans objet : mag)
Site Internet : http://www.cerdi.org/claudio-araujo/perso/
Plateforme pédagogique : http://ent.u-clermont1.fr/
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Master 2ème Année : « Economie du Développement »
Magistère 3ème Année : « Développement Economique »
2013 / 2014
Objectifs du cours
Ce cours vise à présenter plusieurs techniques économétriques. Il explore en
particulier le développement de la macro-économétrie depuis les recherches de la
Cowles Commission et de la London School of Economics jusqu’au techniques plus
contemporaines de simulation. Ce cours donne ainsi une vision globale de ces
techniques en montrant les principaux problèmes qui peuvent être rencontrés lors
d’une étude économique.
Moyens pour atteindre les objectifs
Applications en informatique utilisant le logiciel STATA et/ou EVIEWS.
Analyse d’études appliquées en économie du développement.
Travaux pratiques à réaliser individuellement, en binômes et/ou en trinômes.
Résumé du cours
Le cours est composé de cinq chapitres. Le premier chapitre traite les premiers
modèles économétriques développés par la Cowles Commission. L’objectif du
programme consiste à développer mathématiquement des modèles à partir de la
théorie macroéconomique et, obtenir ainsi des paramètres estimables par des méthodes
statistiques (période du modèle linéaire et du principe des moindres carrés). Ce
chapitre montre aussi les travaux de la London School Economics qui représentent une
rupture partielle par rapport à l’approche structurelle de la Cowles Commission. Le
deuxième chapitre introduit la critique de Sims sur l’approche conventionnelle des
modèles structurels. Sims raisonne à partir d’un système d’équation dans lequel toutes
les variables sont endogènes. Cette méthodologie alternative est estimée par un modèle
appelé VAR. Le chapitre trois introduit les notions de non-stationnarité et
cointégration. Des tests de racine unitaire et des méthodes d’estimation sont présentées
dans le cas des séries temporelles et de panel. Le chapitre quatre aborde les modèles
non-linéaires. Ces modèles permettent de retracer des ruptures et des comportements
très spécifiques combinant des phénomènes d’explosions suivies de périodes
d’accalmie. Enfin, le chapitre cinq élargit le champ d’action de l’économétrie en
introduisant les principes bayésien en économétrie et les méthodes de simulation
(bootstrap).
CERDI – UNIVERSITE D’AUVERGNE
65 BOULEVARD FRANÇOIS MITTERRAND
63000 CLERMONT-FERRAND – FRANCE
TEL.
33 (0)4 73 17 74 38 - FAX 33 (0)4 73 17 74 28
URL : www.cerdi.org
Macroéconométrie
@Claudio Araujo
Evaluation des connaissances (contrôles continus)
Contrôle écrit (50%)
Individuel
Epreuve d’une heure
Homework (30%)
Trinôme – Binôme
Résumé ou proposition d’un
article
Contrôle oral (20%)
individuel
Participation en classe,
commentaire des textes
Organisation du cours
1. Naissance de la modélisation macroéconométrique : Cowles Commission et LSE
a. Modèles à équations simultanées
b. Modèles à retards échelonnés : modélisation dynamique
c. L’approche de la LSE : mécanisme à correction d’erreur
2. Approche alternative aux mécanismes dynamiques : la modélisation VAR
a. Fondements et représentation du modèle VAR
b. Interprétation économique du modèle VAR
3. Trajectoires et fluctuations de long terme des phénomènes économiques
a. Problème de la non-stationnarité dans le cas des processus univariés : tests
de racine unitaires
b. Problème de la non-stationnarité dans le cas des processus multivariés :
tests de cointégration
4. Dynamiques non linéaires et volatilité
a. Modèles à seuil
b. Chaîne Markov
c. Modélisation ARCH
5. Essor d’autres branches de l’économétrie
a. Méthodes de simulation
b. Principe bayésien et économétrie
Principales références bibliographiques
Araujo C., J-F. Brun & J-L. Combes, 2008, Econométrie, Bréal.
Baltagi, B.H., 2005, Econometric analysis of panel data, Wiley & Sons, New York.
Crépon B. & N. Jacquemet, 2010. Econométrie : méthode et application, De Boeck,
Bruxelles, 416p.
Favero C.A., 2001, Applied macroeconomics, Oxford University Press.
Favero C.A., 2006. “Model Evaluation in Macroeconometrics: from Cowles foundation to
DSGE models”, Working Paper, IGIER Università Bocconi and CEPR, 31p.
Greene W. H., 2012, Econometric analysis, 7th éd., Pearson Education, New York.
Hamilton J., 1994. Time series analysis, Princetom University Press, 793p.
Hendry D.F. & B. Nielsen, 2007, Econometric modeling : a likelihood approach, Princeton
University Press
Pirotte A., 2004. L’économétrie : des origines aux développements récents, CNRS Editions,
Paris, 241p.
Stock J.H., 2001. “Essays macro-econometrics”, Journal of Econometrics, 100, 29-32.
Verbeek M., 2008, A guide to modern econometrics, John Wiley and Sons
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