Mixed-Frequency Modeling and Economic Forecasting

par Clément Marsilli

Thèse de doctorat en Mathematiques

Sous la direction de Juan-Pablo Ortega et de Laurent Ferrara.

Soutenue le 06-05-2014

à Besançon , dans le cadre de École doctorale Carnot-Pasteur (Besançon ; Dijon ; 2012-....) , en partenariat avec Laboratoire de Mathématiques de Besançon (Besançon) (équipe de recherche) et de Laboratoire de Mathématiques de Besançon (laboratoire) .

Le président du jury était Sébastien Laurent.

Le jury était composé de Juan-Pablo Ortega, Laurent Ferrara, Sébastien Laurent, Luc Bauwens, Frédérique Bec, Yacouba Boubacar Mainassara.

Les rapporteurs étaient Luc Bauwens, Frédérique Bec.

  • Titre traduit

    De la modélisation multifréquentielle pour la prévision économique


  • Résumé

    La prévision macroéconomique à court terme est un exercice aussi complexe qu’essentiel pour la définition de la politique économique et monétaire. Les crises financières récentes ainsi que les récessions qu’ont endurées et qu’endurent aujourd’hui encore, en ce début d’année 2014, nombre de pays parmi les plus riches, témoignent de la difficulté d’anticiper les fluctuations économiques, même à des horizons proches. Les recherches effectuées dans le cadre de la thèse de doctorat qui est présentée dans ce manuscrit se sont attachées à étudier, analyser et développer des modélisations pour la prévision de croissance économique. L’ensemble d’informations à partir duquel construire une méthodologie prédictive est vaste mais également hétérogène. Celle-ci doit en effet concilier le mélange des fréquences d’échantillonnage des données et la parcimonie nécessaire à son estimation. Nous évoquons à cet effet dans un premier chapitre les éléments économétriques fondamentaux de la modélisation multi-fréquentielle. Le deuxième chapitre illustre l’apport prédictif macroéconomique que constitue l’utilisation de la volatilité des variables financières en période de retournement conjoncturel. Le troisième chapitre s’étend ensuite sur l’inférence bayésienne et nous présentons par ce biais un travail empirique issu de l’adjonction d’une volatilité stochastique à notre modèle. Enfin, le quatrième chapitre propose une étude des techniques de sélection de variables à fréquence multiple dans l’optique d’améliorer la capacité prédictive de nos modélisations. Diverses méthodologies sont à cet égard développées, leurs aptitudes empiriques sont comparées, et certains faits stylisés sont esquissés.


  • Résumé

    Economic downturn and recession that many countries experienced in the wake of the global financial crisis demonstrate how important but difficult it is to forecast macroeconomic fluctuations, especially within a short time horizon. The doctoral dissertation studies, analyses and develops models for economic growth forecasting. The set of information coming from economic activity is vast and disparate. In fact, time series coming from real and financial economy do not have the same characteristics, both in terms of sampling frequency and predictive power. Therefore short-term forecasting models should both allow the use of mixed-frequency data and parsimony. The first chapter is dedicated to time series econometrics within a mixed-frequency framework. The second chapter contains two empirical works that sheds light on macro-financial linkages by assessing the leading role of the daily financial volatility in macroeconomic prediction during the Great Recession. The third chapter extends mixed-frequency model into a Bayesian framework and presents an empirical study using a stochastic volatility augmented mixed data sampling model. The fourth chapter focuses on variable selection techniques in mixed-frequency models for short-term forecasting. We address the selection issue by developing mixed-frequency-based dimension reduction techniques in a cross-validation procedure that allows automatic in-sample selection based on recent forecasting performances. Our model succeeds in constructing an objective variable selection with broad applicability.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Autre version

Cette thèse a donné lieu à une publication

Mixed-Frequency Modeling and Economic Forecasting


Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Bibliothèque universitaire électronique, Besançon.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.

Consulter en bibliothèque

Cette thèse a donné lieu à une publication

Informations

  • Sous le titre : Mixed-Frequency Modeling and Economic Forecasting
  • Détails : 1 Vol.(135p.)
  • Annexes : Bibliogr.p124-133.
La version de soutenance de cette thèse existe aussi sous forme papier.

Où se trouve cette thèse\u00a0?

Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.