Modèles vectoriels autorégressifs (V. A. R. ) et modélisation des systèmes dynamiques : application à l'étude de la bouche prix-salaires

Vector autoregressive models (v. A. R. ) and dynamic systems modelling with an application to the wage price spiral

• Auteur / Autrice : Théophile Rabemananjara
• Direction : Jacques Mairesse
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance en 1989
• Etablissement(s) : Paris, EHESS

Résumé

On considere un modele vectoriel autoregressif (v. A. R. ) comme un cadre general dans lequel on analyse les liaisons dynamiques entre un systeme de variables macroeconomiques. On commence par tester et mesurer dans un modele v. A. R. La notion de causalite au sens de granger entre deux variables et on introduit des extensions de cette notion au cas d'un systeme de plus de deux variables: causalite directe, indirecte et globale. On propose des procedures de test de ces notions. Un modele v. A. R. Est ensuite considere comme un cadre dans lequel on peut tester les differentes hypotheses contenues dans un modele structurel : predetermination et exogeneite d'une partie des variables, suridentification faible et forte d'un modele structurel. On propose une procedure de test sequentiel de ces hypotheses fondee sur les moindres carres asymptotiques. On adopte egalement une approche bayesienne afin d'introduire des informations a priori de nature empirique sur les coefficients d'un modele v. A. R. Et on utilise le filtre de kalman pour l'estimer. Les procedures de test et d'estimation proposees sont appliquees a l'etude du processus inflationniste par la boucle prix-salaires en france et on compare les performances en prevision des differents modeles estimes.

A vector autoregressive (v. A. R. ) model is considered as a general framework in which the interactions between the variables of a dynamic system can be analysed. We first use tests and measures of granger's causality between two variables and we propose extensions of this notion to the case of a system containing more than two variables and testing procedures of these new notions. Then we considere a v. A. R. As a framework in which the asumptions contained in a structural model can be tested: predeterminedness and exogeneity of a subset of variables, weak and strong over identification. A testing procedure based on asymptotic least squares is proposed. We also adopt a bayesian approach in order to take into account some empirical informations about the parameters of a v. A. R. Model and we use kalman filter to estimate the model. The testing and estimating procedures proposed are applied to the analysis of the wage price spiral in france and we compare the forecasting accuracy of the various models we estimate.