Saisonnalité et non stationnarité : une analyse en termes de séries temporelles avec applications à la boucle prix salaire et à la dynamique des stocks

Seasonality and non stationnarity : an analysis of in terms of time series with application to wage price spiral and stocks dynamics

• Auteur / Autrice : Catherine Bac
• Direction : Jean-Pierre Laffargue
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance en 1994
• Etablissement(s) : Paris 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Statistique industrielle

Séries chronologiques

Économétrie

Résumé

Cette thèse concerne léetude des problèmes posé par la saisonnalite du point de vue de l'analyse statistique des séies temporelles et de la modelisation économique et économetrique. Beaucoup de séries temporelles économiques sont caracterisées par des mouvements saisonniers importants. Dans une première partie, nous avons etudiés les tests de racines unitaires sur des series de la boucle prix salaire americaine ajustées ou non pour les variations saisonnières. Cette application montre certains inconvenients du filtrage ? Puis nous avons étendu les tests de Lee (1900) pour la cointegration saisonnière au cas des séries mensuelles. . . L'application aux variables de stocks et de production pour l'industrie americaine nous a permis de mettre en evidence des relations d'equilibre de long terme pour l'industrie du vêtement. La seconde partie traite des modèles periodiques. Nous avons etudiés les tests de non stationnarité pour une série univariée periodique. Les problèmes d'estimation d'un modèle multivarié periodique sont aussi examinés. L'application aux variables de stock montre que le comportement des stocks est saisonnier. Nous avons alors dans une troisième partie, reexaminé l'hypothèse de lissage de la production, en prenant en compte les mouvements periodiques. Le modèle est estimé par le maximum de vraisemblance a l'aide du filtre de Kalman. Les données ne permettent pas de retenir cette hypothèse. Au total, nous avons pu mettre en evidence les informations apportées par la saisonnalité.

This study concerns the analysis of seasonal problems with regard to statistical analysis of time series and to economic as well as econometric modelling. Many economic time series are characterised by large seasonal variations. In the first part, unit root tests are reported. These tests are performed over american wage price series. This application highlight some drawbacks of seasonal filtering. Then lee's test have been extended for the application of seasonal cointegration tothe monthly data case. The application to stocks and productioin variables for american industry enabled to point out long term equilibrium relationships for the textile industry. In a second part, we have study periodic models. Non stationarity test for a univariate serie with periodic structure has been studied. Estimation problems for a periodic structurein a multivariate model are also examined. The application to inventories series exhibits a seasonal behavior. The production smoothing hypothesis has been reexamined in a third part, taking into account seasonal variations. The moldel is estimated with a maximum likelihood criterion, using the dalman filter. However, the data donot validate this hypothesis. Finally, the various aspects examined in this study have contributed to outline the information carried by seasonal movements.