Prévision de l'inflation et analyse des cycles économiques dans un environnement riche en données : une application des modèles à facteurs dynamiques à la zone euro

Forecasting inflation and common cycle analysis in data rich environment : an application of the dynamical factor models to the euro area

• Auteur / Autrice : Alexis Flageollet
• Direction : Catherine Bruneau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Paris 10

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles non linéaires (statistique)

Cycles économiques

Inflation -- Modèles mathématiques

Zone euro

Résumé

Nous mettons en œuvre des stratégies de modélisation cohérentes avec les problèmes que soulèvent l'étude de la zone euro et les préoccupations d'une banque centrale. Nous cherchons à vérifier l'utilité sur le plan opérationnel d'exploiter une masse d'information hétérogène et importante pour prévoir l'inflation, et pour en extraire les fluctuations économiques responsables des développements inter-économies. Dans ce but, nous avons eu recours aux derniers apports de la théorie statistique en matière de modèles à facteurs, lesquels nous permettent d'appliquer ces modèles à un grand nombre de données non stationnaires. L'objet méthodologique principal de la thèse est de distinguer à la fois les effets communs aux pays des effets spécifiques, et les phénomènes de court/moyen terme des phénomènes de long terme. Le pouvoir prédictif de cette synthèse de l'information sur l'inflation est aussi examiné et comparé en particulier à celui d'un modèle faisant appel à la théorie économique.

We have implemented several modeling strategies which are consistent with specific issues of the euro area, i. E. : the increasing amount of information available for euro area as well as the main concerns of the European Central Bank. In this thesis, we have investigated whether it is worth exploiting a large and heterogeneous set of data in order to forecast inflation and extract the common economic fluctuations in the euro area. The recent developments in statistics have allowed us to apply factor models to a large number of non-stationary data. We have been mainly focusing on providing a methodological approach in order to distinguish common effects from specific country effects on the one hand and short run dynamics from long run dynamics on the other hand. Finally, we have compared the forecasting performances of factor models to several indicator models and to a smaller-dimension model based on economic theory.