LA MODÉLISATION MACRO-ÉCONOMÉTRIQUE DYNAMIQUE
methods and statistical inference in order to evaluate their quantitative Les mod`eles économétriques issus de la macro–économie de la synth`ese sont ...
Ce document est le fruit dun long travail approuvé par le jury de
2.2 Modélisation économique de comportement du propriétaire NIPF . . 52. 2.3 Modélisation économétrique . des techniques d'économétrie spatiale.
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part d'entreprises qui ont de plus en plus besoin de modéliser L'économétrie est la branche des sciences économiques Procédure à suivre 1- définir
Quelle est la différence entre un modèle économétrique et un modèle économique ?
3. Un modèle économique est une représentation simplifiée : Un modèle économétrique est une représentation simplifiée de la réalité économique et en tant que tel, il a peu de chances, d'être une représentation tout à fait exacte de la réalité.C'est quoi la modélisation économétrique ?
La modélisation économétrique permet aux décideurs de comprendre quels sont les facteurs qui contribuent positivement ou négativement aux ventes (leurs actions marketing et celles des concurrents, et parfois des facteurs externes comme la météo, le buzz ou le confinement…), de comparer leur rentabilité et donc d'Quelle est la place de l'économétrie dans l'analyse économique ?
L'objectif de l'économétrie consiste à convertir les propositions qualitatives (comme «la relation entre deux variables ou plus est positive») en propositions quantitatives (comme «la dépense de consommation augmente de 95 cents pour toute augmenta- tion d'un dollar du revenu disponible»).- Ses résultats sont à interpréter avec précaution : des variables peuvent avoir été oubliées ; la corrélation observée peut être accidentelle (comme celle entre les incendies de forêt et la consommation de boissons gazeuses, qui augmentent tous deux en été) ; les résultats dépendent des observations faites à un
2MiB}+ `2b2`+? /Q+mK2Mib- r?2i?2` i?2v `2 Tm#@
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Faculté des Sciences Economiques et de Gestion
B.P. 832 kinshasa XI
Modélisation ARDL
Eléments de théorie et pratiques sur
ParJonas KIBALA KUMA
(Jonas Kibala)Janvier 2018
" Modélisation ARDL, Test de cointégration aux bornes et Approche de Toda-Yamamoto : Eléments de théorie et pratiques sur logiciel » 2Jonas Kibala Kuma, DEA
Centre de Recherches Economiques et Quantitatives
Introduction
Depuis des temps, des approches
confrontées aux modèle (spécification) défi faut, torturer ces données quand elles invalident le modèle retenu au départ ( commencer par la spécification (choix collecte des données pour que celles classique étant développée sur fond des coupes instantanées.Durbin
non stationnaires de type TS (Trend Stationnary). e de la dite par la différence 1èreEngle et Granger (
cointégration (1 Voir aussi Granger (1981, 1983,
" Modélisation ARDL, Test de cointégration aux bornes et Approche de Toda-Yamamoto : Eléments de théorie et pratiques sur logiciel » 3Jonas Kibala Kuma, DEA
Centre de Recherches Economiques et Quantitatives
Johansen (1988, 1991
intégrées à des ordres différents va obliger chercheurs, entre autres Granger seule en positif ou négatif entre deux séries) de la causalité, et avons remédier, Toda et Yamamoto (1995) vont proposer une procédure non séquentielle de testVAR en niveau corrigé (sur
prévisionnelle des modèles économétriques. er ème prévisionnelle des modèles économétriques considérées toutes comme endogènes au départ) développements des modèles VAR dits structurels (SVAR) qui vont donner au VAR a ilibre général intertemporel 1 " Modélisation ARDL, Test de cointégration aux bornes et Approche de Toda-Yamamoto : Eléments de théorie et pratiques sur logiciel » 4Jonas Kibala Kuma, DEA
Centre de Recherches Economiques et Quantitatives
Ce manuel aborde trois aspects des développements récents en économétrie des séries la modélisation ARDL, le test de cointégration aux bornes de Pesaran et al. obtenus. esDescription des variables
Test de
Test de causalité de Toda
Estimation du modèle ARDL
Relation (coefficients) de long et court termes
Tests de robustesse du modèle ARDL estimé
Test de cointé
" Modélisation ARDL, Test de cointégration aux bornes et Approche de Toda-Yamamoto : Eléments de théorie et pratiques sur logiciel » 5Jonas Kibala Kuma, DEA
Centre de Recherches Economiques et Quantitatives
PART 1
restituer tout le contenu théorique (mathématique) des notions qui font la modélisation ARDL, le test de cointégration aux bornes de Pesaran beaucoup plus théorique que mathématique, et bien plus concis que dét " Modélisation ARDL, Test de cointégration aux bornes et Approche de Toda-Yamamoto : Eléments de théorie et pratiques sur logiciel » 6Jonas Kibala Kuma, DEA
Centre de Recherches Economiques et Quantitatives
1.Les modèles ARDL
Au modèles
modèles dynamiques. Ces effetà expliquer
notera les variables explicatives (ܺ forme ) autorégressif - dynamiques ܺ retards éche ܺ௧ ܻ e temps à un autre,avec la présence de la variable endogène décalée comme explicative (modèles AR et
paramètres par les Moindres Carrés Ordinaires/MCO. des régressions fallacieuses. comme suit " Modélisation ARDL, Test de cointégration aux bornes et Approche de Toda-Yamamoto : Eléments de théorie et pratiques sur logiciel » 7Jonas Kibala Kuma, DEA
Centre de Recherches Economiques et Quantitatives
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