Thèse soutenue

Studies in Business Cycles Using Markov-switching Models
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Auteur / Autrice : Zohra Rabah-Romdhane
Direction : Francis Bismans
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences économiques
Date : Soutenance le 12/12/2013
Etablissement(s) : Université de Lorraine
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale SJPEG - Sciences Juridiques, Politiques, Economiques et de Gestion (Lorraine)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Bureau d'économie théorique et appliquée (Strasbourg)
Jury : Président / Présidente : Claude Diebolt

Résumé

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L'ampleur de la Grande Récession a suscité un regain d'intérêt pour l'analyse conjoncturelle, plus particulièrement du cycle économique. Notre thèse participe de ce renouveau d'attention pour l'étude des fluctuations économiques.Après une présentation générale des modèles à changements de régime dans le chapitre 1, le chapitre suivant propose une chronologie du cycle des affaires de l'économie française sur la période 1970-2009. Trois méthodes de datation sont utilisées à cette fin : la règle des deux trimestres consécutifs de croissance négative, l'approche non paramétrique de Bry et Boschan (1971) et le modèle markovien à changements de régime de Hamilton (1989). Les résultats montrent que l'existence de ruptures structurelles peut empêcher ce dernier modèle d'identifier correctement les points de retournement cycliques. Cependant, quandces ruptures sont prises en considération, le calendrier des récessions françaises obtenu à l'aide du modèle d'Hamilton coïncide largement avec celui obtenu par les deux autres méthodes. Le chapitre 3 développe une analyse de la non-linéarité dans le modèle à changements de régime en utilisant un ensemble de tests non-standards. Une étude par simulation Monte Carlo révèle qu'un test récemment proposé par Carrasco, Hu et Ploberger (2013) présente une faible puissance pour des processus générateurs des données empiriquement pertinents et ce, lorsqu'on tient compte de l'autocorrélation sous l'hypothèse nulle. En revanche, untest "bootstrap" paramétrique basé sur le rapport des vraisemblances a, pour sa part une puissance plus élevée, ce qui traduit l'existence probable de non-linéarités significatives dans le PIB réel trimestriel de la France et des Etats-Unis. Quand il s'agit de tester un changement de régime en moyenne ou en constante, il est important de tenir compte de l'autocorrélation sous l'hypothèse nulle de linéarité. En effet, dans le cas contraire, un rejet de la linéarité pourrait simplement refléter une mauvaise spécification de la persistance des données, plutôt que d'une non-linéarité inhérente.Le chapitre 4 examine une question importante : la considération de ruptures structurelles dans les séries améliore-t-elle la performance prédictive du modèle markovien relativement à son homologue linéaire ? La démarche adoptée pour y répondre consiste à combiner les prévisions obtenues pour différentes périodes d'estimation. Voici le principal résultat dû à l'application de cette démarche : la prise en compte des données provenant des intervalles de temps précédant les ruptures structurelles et la "Grande Modération" améliore les prévisions basées sur des données tirées exclusivement de ces épisodes. De la sorte, les modèles à changements de régime s'avèrent capables de prédire la probabilité d'événements tels que la Grande Récession, avec plus de précision que ses homologues linéaires.Les conclusions générales synthétisent les principaux acquis de la thèse et évoqueplusieurs perspectives de recherche future.