- 1. Objet et naissance de l'économétrie
- 2. Les caractéristiques de la démarche empirique en économie
- 3. Les méthodes statistiques de l'économétrie
- 4. La microéconométrie et la quantification des décisions des agents économiques
- 5. La macroéconométrie et la dynamique des grandeurs économiques
- 6. Bibliographie
ÉCONOMÉTRIE
La macroéconométrie et la dynamique des grandeurs économiques
Les données macroéconomiques ou financières sont généralement des séries chronologiques, c'est-à-dire des grandeurs observées à des périodes de temps différentes. L'objectif est d'analyser la dynamique des variables considérées, plus précisément, leur évolution, la propagation de la variation de l'une d'entre elles sur les autres, leurs causalités, leurs variations saisonnières. L'étude approfondie de ces phénomènes dynamiques est une composante essentielle de l'économétrie.
L'évolution temporelle d'une série économique
Le point de vue le plus simple et le plus descriptif est le traitement d'une unique variable observée à des périodes différentes. On étudie les interdépendances temporelles de cette variable de manière à modéliser sa valeur en t en fonction de ses réalisations à des périodes antérieures. Le résultat est, par exemple, une équation donnant, à un terme d'erreur près, la réalisation du niveau général des prix du mois suivant en fonction de son évolution passée. Par exemple : Pt = aPt—1 + bPt—2 + Ut.
La grandeur Ut est un bruit blanc, c'est-à-dire une suite de chocs aléatoires indépendants. Un tel modèle est appelé autorégressif (A.R.). On peut maintenant ne plus supposer que les Ut sont engendrés par un bruit blanc, mais qu'ils possèdent une certaine dépendance temporelle. On supposera par exemple que Ut = εt + αεt—1, où εt est un bruit blanc. Les erreurs Ut et Ut—1 = εt—1 + αεt—2 ne sont plus indépendantes car elles ont εt—1 en commun. Le nouveau modèle sera appelé un modèle A.R. avec erreur moyenne mobile (moving average) et on désignera ce modèle par le sigle A.R.M.A.
Ce type de modèle s'avère extrêmement efficace pour réaliser des prévisions à très court terme de variables ayant une certaine inertie, ce qui est le cas, par exemple, de quantités agrégées (le trafic d'un aéroport, fig. 5), le nombre de chômeurs ; la demande de courrier), mais ce qui n'est pas du tout le cas, par exemple, des prix sur les marchés très réactifs comme la bourse ou les marchés de devises.
Les modèles V.A.R. (vectoriels autorégressifs)
L'étape suivante dans l'élaboration de modèles dynamiques complexes consiste à examiner plusieurs séries conjointement. On peut ainsi étudier la détermination d'une variable par sa propre histoire et par le passé d'autres grandeurs. Les modèles vectoriels autorégressifs (V.A.R.) constituent à cet égard une classe de modèles très populaire en économétrie. Un exemple extrêmement schématique permet d'étudier la dynamique prix/salaire. Si Pt est le niveau des prix au trimestre t, et St celui des salaires, on supposera :
Pt = a1Pt—1 + a2Pt—2 + a3Pt—3 + a4Pt—4 + b1St—1 + b2St—2 + b3St—3 + b4St—4 + Ut.
St = c1Pt—1 + c2Pt—2 + c3Pt—3 + c4Pt—4 + d1St—1 + d2St—2 + d3St—3 + d4St—4 + Vt.
Les prix et les salaires dépendent donc de leurs réalisations au cours des quatre trimestres antérieurs et de chocs aléatoires (ou innovations) Ut et Vt. Les paramètres a1, ..., b1, ... peuvent être estimés par la méthode des moindres carrés. Ces modèles permettent de tester notamment la non-causalité des salaires vers les prix (qui s'exprime ici par la nullité des coefficients b1, b2, b3 et b4) et, plus généralement, de regarder comment un choc sur une variable se propage dans le futur sur elle-même et sur l'autre variable.
La non-stationnarité des phénomènes économiques
Un ensemble de séries chronologiques est qualifié de stationnaire si le mécanisme générateur de ces variables ne se modifie pas dans le temps. La stationnarité implique par exemple que l'effet à six mois d'une hausse des prix sur les salaires a été de la même nature dans les années 1970 et dans les années 1990, ce qui est[...]
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Écrit par
- Jean-Pierre FLORENS : professeur à l'université des sciences sociales de Toulouse
Classification
Médias
Modèle d'offre et de demande
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Droite des moindres carrés et lissage non linéaire
Encyclopædia Universalis France
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