Macroéconométrie Objectifs du cours Une pa

Université Laval
Département d’économique
Stephen Gordon
Hiver 2015
ECN-7220 - Macroéconométrie
Objectifs du cours
Une partie importante des données disponibles aux économistes - surtout dans les domaines de
la macroéconomie et de la finance - prend la forme des séries chronologiques. La caractéristique
dynamique de ces données nous permet d’estimer les modèles économiques dynamiques, de tester
quelques hypothèses d’intérêt sur le comportement dynamique des variables économiques et financières, et de faire des prévisions.
L’objectif du cours est de faire un survol des techniques disponibles pour modeliser et pour faire
des prévisions des series chronologique. Afin de mieux comprendre le matière, la moitié de la note
finale sera calculée a partir des travaux pratique ainsi qu’un projet empiriques avec les “vraies”
données.
Heures de bureau
Ceux et celles qui aimeraient me rejoindre en dehors des heures de classes sont demandés de
prendre rendez-vous.
Évaluation
Travaux pratiques:
20 %
Examen mi-session:
40 %
Travail empirique:
40 %
Projet
-
empirique
Choisir deux (minimum) variables économiques ou financières à étudier.
Utiliser ces données dans les travaux pratiques empiriques.
Choisir et resumer un article récemment publié dans une revue scientifique.
Appliquer cette technique ou méthode à vos données.
Faire une évaluation critique do modèle par rapport à un modèle ’standard’.
Présenter votre travail à la fin de la session.
1
Manuels
Hamilton, James D., 1994. Time Series Analysis. Princeton University Press [TSA]
Harvey, Andrew C., 1993. Time Series Models, 2m e édition. MIT Press [TSM]
, 1990. The Econometric Analysis of Time Series, 2e édition. MIT Press [EATS]
Judge, G.G., W.E. Griffiths, R.C. Hill, H. Lütkepohl et T.-C. Lee, 1985. The Theory and Practice
of Econometrics 2ème édition. John Wiley & Sons. [JGHLL]
Malliaris, A.G. et W.A. Brock, 1982. Stochastic Methods in Economics and Finance. NorthHolland.
Autres lectures
Albert, J. et S. Chib, 1993. “Bayes Inference Via Gibbs Sampling of Autoregressive Time Series
Subject to Markov Mean and Variance Shifts” Journal of Business and Economic Statistics
11, 1-15
Ambler, S., 1989. “La stationnarité en économétrie et en macroéconomique: un guide pour les non
initiés” L’Actualité économique 65, 590-609
Bergstrom, A.R, 1984. “Continuous time stochasrtic models and issues of aggregation over time”,
dans Z. Griliches et M.D. Intriligator, éds, Handbook of Econometrics, Vol II, pp 1145-1212
Casella, G. et E. George, 1992. “Explaining the Gibbs Sampler” The American Statistician 46,
167-174
Chib, S et E. Greenberg, 1995. “Understanding the Metropolis-Hastings Algorithm” The American
Statistician, 49, 327-335.
et bibline, 1996. “Markov Chain Monte Carlo Simulation Methods in Econometrics”
Econometric Theory, 49, 327-335.
, N. Shepherd et S. Kim, 1998. “Stochastic Volatility: Likelihood Inference and Comparison with ARCH Models”, Review of Econonomic Studies
Ghysels, E., 1994. “L’analyse économétrique et la saisonnalité”, L’Actualité économique 70, 43-62
Gordon, S. et G. Bélanger, 1996. “Échantillonage de Gibbs et autres applications applications
économétriques des chaı̂nes markoviennes” L’Actualité économique 72 (1), 27-49
Jacquier, E., N.G. Polson et P.E. Rossi, 1994. “Bayesian Analysis of Stochastic Volatility Models”
(avec discussion) Journal of Business and Economic Statistics 12, 371-417
2
Melino, A., 1994. “Estimation of continuous-time models in finance”, dans C. Sims, éd. Advances
in Econometrics: Sixth World Congress, Vol II. Cambridge University Press, pp 313-351
Sims, C.A., 1988. “Bayesian skepticism on unit root econometrics” Journal of Economic Dynamics
and Control 12, 463-474
Sims, C.A et H. Uhlig, 1991. “Understanding Unit Rooters: A Helicopter Tour” Econometrica 59
(6), 1591-1599
Uhlig, H., 1994. “What Macroeconomists Should Know about Unit Roots: A Bayesian Perspective”
Econometric Theory 10, 546-671
3
Plan de cours
Les notes de cours sont disponibles sur la page web du cours:
http://www.ecn.ulaval.ca/∼sgor/cours/ecn7220
12 janvier 1 - La fonction de vraisemblance et linférence
* EATS, ch 3
- TSA, ch 5, 7, 8
- JGHLL, ch 1
19 janvier 2 - Les modèles linéaires
* TSA, chs 1, 2, 3, 10, 11
- TSM, chs 2, 3, 7
- JGHLL, ch 7, 16
* Ghysels (1994)
26 janvier 2 - Les modèles linéaires (suite et fin)
2 février 3 - Chaı̂nes markoviennes et leurs applications
* Chib et Greenberg (1995)
* Gordon et Bélanger(1996)
- Casella et George(1992)
9 février 4 - Les racines d’unité et la cointégration
* Ambler (1989)
* TSA, chs 15, 16, 17, 18, 19
16 février 5 - Le filtre de Kalman
* TSA, ch 13
23 février Remise du premier devoir et dépannage
2 mars Semaine de lecture
9 mars Examen mi-session
16 mars 6 - L’analyse de spectre
* TSA, ch 6
- TSM, ch 6
4
23 mars 7 - Modèles de la hétéroskedasticité conditionnelle
* TSA, ch 21
* TSM, ch 8
– Jacquier, Polson et Rossi (1994)
- Chib, Shepherd et Kim (1998)
30 mars 8 - Modèles du temps continu:
* Bergstrom (1984)
- Malliaris and Brock (1982), ch 2
- Melino (1994)
6 avril Congé
13 avril 9 - Les modèles non-linéaires et les bris structurels
* TSA, ch 22
20 avril Deuxième travail remis et présentations
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Barèmes de notation
90-100
85-90
80-84
75-79
70-74
65-69
60-64
50-59
0-50
A+
A
AB+
B
BC+
C
E
Règles disciplinaires
Tout étudiant qui commet une infraction au Règlement disciplinaire à l’intention des étudiants
de l’Université Laval dans le cadre du présent cours, notamment en matière de plagiat, est passible
des sanctions qui sont prévues dans ce règlement. Il est très important pour tout étudiant de
prendre connaissance des articles 28 32 du Règlement disciplinaire. Celui-ci peut être consulté à
l’adresse suivante:
http://www.ulaval.ca/sg/reg/Reglements/Reglement disciplinaire.pdf
Plagiat
Tout étudiant est tenu de respecter les règles relatives à la protection du droit d’auteur. Constitue notamment du plagiat le fait de:
(i) copier textuellement un ou plusieurs passages provenant d’un ouvrage sous format papier ou
électronique sans mettre ces passages entre guillemets et sans en mentionner la source;
(ii) résumer l’idée originale d’un auteur en l’exprimant dans ses propres mots (paraphraser) sans
en mentionner la source;
(iii) traduire partiellement ou totalement un texte sans en mentionner la provenance;
(iv) remettre un travail copié d’un autre étudiant (avec ou sans l’accord de cet autre étudiant);
(v) remettre un travail téléchargé d’un site d’achat ou d’échange de travaux scolaires.
(Source: Commission de l’éthique de la science et de la technologie, La tricherie dans
les évaluations et les travaux à l’université: l’éthique à la rescousse (rédaction: Denis Boucher),
Québec, 15 mai 2009)
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