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Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie quantitative. . Enseignant Mr ABDERRAHMANI [Tapez un texte] Page 1 CHAPITRE 1 : LES MODELES VAR

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CHAPITRE 1 : LES MODELES VAR

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2° PRESENTATION DES MODELES VAR

2.1 ESTIMATION DES MODELES VAR SUR EVIEWS

Création d’un objet var :

Dans la fenêtre de travail sélectionner Objects /New Objetcs / VAR

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3° LES APPLICATIONS DES MODELES VAR : TEST DE CAUSALITE DE GRANGER

3-1° APPLICATION DU TEST DE CAUSALITE DE GRANGER SUR EVIEWS

Dans la fenêtre group sélectionner View puis Granger Causality ensuite donner le nombre de retards.

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On accepte l’hypothèse de causalité si F statistiques est supérieure à la valeur de la table de Ficher au seuil

de alfa%. Ou bien si la probabilité est inférieure à alfa.

LA FONCTION DE REPONSE IMPULSIONNELLE

Sélectionner View/Impulse Response

Le choc est égal à une unité du résidu Le choc est égal à une unité du de l’écart-type des résidus Les chocs utilisés

correspondent à l’inverse de la factorisation de cholesky de la matrice de var/cov des résidus (ordre?)

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CHAPITRE II : COINTEGRATION ET MODELE ECM

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EXERCICES D’APPLICATIONS TIRES DES SUJETS D’EXAMENS ANTERIEURS

Test de causalité de granger : Nous cherchons à modéliser, sous la forme d’un modèle VAR, la demande de

monnaie Y1t et le produit intérieur brut. Nous disposons des données annuelles stationnaires

Estimation d’un VAR(1)

Vector Autoregression Estimates

Date: 04/12/10 Time: 18:28

Sample (adjusted): 1971 2008

Included observations: 38 after adjustments

M2 PIB

M2(-1) 0.799541 0.605263

(0.07422) (0.15296)

[ 10.7729] [ 3.95702]

PIB(-1) 0.214379 0.799107

(0.04398) (0.09064)

[ 4.87449] [ 8.81624]

R-squared 0.997609 0.996340

Adj. R-squared 0.997542 0.996239

Sum sq. resids 278201.7 1181671.

S.E. equation 87.90804 181.1745

F-statistic 15018.34 9801.269

Log likelihood -222.9915 -250.4719

Akaike AIC 11.84166 13.28799

Schwarz SC 11.92784 13.37418

Mean dependent 1245.208 2137.120

S.D. dependent 1773.204 2954.156

Determinant resid covariance (dof adj.) 1.45E+08

Determinant resid covariance 1.30E+08

Log likelihood -462.7857

Akaike information criterion 24.56767

Schwarz criterion 24.74005

Estimation du modèle contraint pour M2

Dependent Variable: M2

Method: Least Squares

Date: 04/12/10 Time: 19:15

Sample (adjusted): 1971 2008

Included observations: 38 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

M2(-1) 1.159358 0.009797 118.3397 0.0000

R-squared 0.996030 Mean dependent var 1245.208

Adjusted R-squared 0.996030 S.D. dependent var 1773.204

S.E. of regression 111.7211 Akaike info criterion 12.29585

Sum squared resid 461819.6 Schwarz criterion 12.33895

Log likelihood -232.6212 Hannan-Quinn criter. 12.31118

Durbin-Watson stat 2.072058

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Estimation du modèle contraint pour PIB

Dependent Variable: PIB

Method: Least Squares

Date: 04/12/10 Time: 19:26

Sample (adjusted): 1971 2008

Included observations: 38 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PIB(-1) 1.155832 0.011124 103.9042 0.0000

R-squared 0.994749 Mean dependent var 2137.120

Adjusted R-squared 0.994749 S.D. dependent var 2954.156

S.E. of regression 214.0745 Akaike info criterion 13.59649

Sum squared resid 1695632. Schwarz criterion 13.63958

Log likelihood -257.3333 Hannan-Quinn criter. 13.61182

Durbin-Watson stat 2.016648

Test de causalité

Pairwise Granger Causality Tests

Date: 04/12/10 Time: 18:45

Sample: 1970 2008

Lags: 1

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.

M2 PIB

M2

7727.8240346220

45

-

10442.862625916

71

PIB

-

10442.862625916

71

32824.192085956

08

PIB does not Granger Cause M2 38 23.0231 3.E-05

M2 does not Granger Cause PIB 15.9617 0.0003

1) A partir de la représentation VAR(1) estimée, on vous demande de procéder au test de granger. Sachant que la

matrice variance covariance des résidus est donnée par :

M2 PIB

M2 7727.8 -10442.8

PIB -10442.8 32824.1

À partir de la représentation VAR(1), on demande de calculer les fonctions de réponses impulsionnelles

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UNIVERSITE DE BEJAIA

FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES, COMMERCIALES ET DES SCIENCES DE GESTION

DEPARTMENT DES SCIENCES ECONOMIQUES

SERIES TEMPORELLES II

ENSEIGNANT RESPONSABLE Mr ABDERRAHMANI

MASTER 1 ECONOMIE QUANTITATIVE

EXAMEN 1er Session, 2nd semestre 2018/2019. Durée 2heures

Exercice N°1 : Etude du PIB, des importations des biens et services et de l’indice des prix à la consommation de

l’Algérie sur la période allant de 1970 à 2015. Soit 46 observations

0

4,000

8,000

12,000

16,000

20,000

70 75 80 85 90 95 00 05 10 15

PIB

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

70 75 80 85 90 95 00 05 10 15

IMP

0

40

80

120

160

200

70 75 80 85 90 95 00 05 10 15

IPC

Les

1) Commenter les graphiques 1, 2 et 3

2) L’application du test de Dickey-Fuller augmenté a été faite sur chacune des trois séries. Le tableau suivant est

issu de la mise en œuvre de ce test sur le logiciel EVIEWS. Pour chacune des séries précisez le modèle retenu

et donner votre conclusion au seuil de 5%. Les variables Estimation en niveau Valeur

Critique

5%

Estimation en

différences

Valeur

Critique

5%

Conclusion Ordre

d’intégration

ADF Modèle ADF Modèle

PIB -1.98 M[2] -2.92 -5.48 M[2] -2.92 ? ?

IMP 7.79 M[1] -1.95 -10.09 M[1] -1.95 ? ?

IPC 1.39 M[1] -1.95 -583 M[1] -1.95 ? ?

3) Une régression est estimée via EVIEWS. Les résultats de celle-ci se trouvent dans le tableau ci-dessous.

a) Dans quelle configuration se trouve-t-on lorsqu’on estime un tel modèle ?

b) Ecrivez sous forme d’une équation cette régression et discutez de ces résultats en fonction des propriétés

des séries.

Dependent Variable: PIB

Sample: 1970 2015

Included observations: 46

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 154.2540 148.8514 1.036295 0.3059

IMP 2.540354 0.152925 16.61173 0.0000

IPC 20.79777 4.124325 5.042709 0.0000

R-squared 0.984379 Mean dependent var 3736.737

Adjusted R-squared 0.983653 S.D. dependent var 4939.672

S.E. of regression 631.5729 Akaike info criterion 15.79730

Sum squared resid 17152026 Schwarz criterion 15.91656

Log likelihood -360.3378 Hannan-Quinn criter. 15.84197

F-statistic 1354.859 Durbin-Watson stat 0.745256

Prob(F-statistic) 0.000000

4) Nous pensons que ces trois séries sont peut être cointegrées, pour cela on réalise le test de JOHANSEN selon deux

spécifications :

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Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie quantitative. . Enseignant Mr ABDERRAHMANI

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1ère spécification :

Trend assumption : l’existence d’une tendance linaire dans les séries

Series: PIB IMP IPC

Lags interval (in first differences): 1 to 1

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

None * 0.555516 55.83193 29.79707 0.0000

At most 1 * 0.273619 20.15494 15.49471 0.0092

At most 2 * 0.129237 6.088984 3.841466 0.0136

2nd spécification :

Trend assumption: pas de tendance déterministe dans les séries

Series: PIB IMP IPC

Lags interval (in first differences): 1 to 1

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

None 0.326628 34.26986 35.01090 0.0599

At most 1 0.230872 16.86973 18.39771 0.0807

At most 2 * 0.113882 5.319813 3.841466 0.0211

a) D’écrire les spécifications des deux tests retenus.

b) Tester l’existence d’une ou plusieurs relations de cointegration dans les deux spécifications.

c) La suite de l’étude doit-elle faire appel à un VAR en niveau, à un VAR en différences premières, à un VECM

et pourquoi ?

5) L’économètre chargé de l’estimation du modèle mentionne que la variable IPC est inutile dans le modèle. Une

autre analyse ne comportant cette fois que les variables PIB et les importations. Ces deux variables sont

supposées intégrées d’ordre 0. La spécification retenue est un VAR(2) avec un terme constant.

a) Ecrivez sous la forme matricielle la spécification VAR retenue

b) Le tableau suivant reporte les résultats du test de causalité de Granger. Après avoir rappelé le principe et

les caractéristiques du test, commenter les résultats obtenus au seuil de 5%.

Pairwise Granger Causality Tests

Lags: 2

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.

IMP does not Granger Cause PIB 44 3.74015 0.0327

PIB does not Granger Cause IMP 8.87573 0.0007

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DEPARTMENT DES SCIENCES ECONOMIQUES

SERIES TEMPORELLES II

ENSEIGNANT RESPONSABLE Mr ABDERRAHMANI

Chargée de TD. Melle ATMANI

MASTER 1 ECONOMIE QUANTITATIVE

EXAMEN 2ème Session, 2nd semestre 2018/2019. LUNDI 23/09/2019. Durée 1H30

Question de cours : • Quelles sont les caractéristiques d’un processus DS

Exercice N°1 : On cherche à étudier la dynamique jointe de l’investissement direct étranger et le produit intérieur brut. On

suppose que les séries issues de processus I(1). Les résultats d’estimation du modèle VAR correspondant aux deux

séries sont :

[∆(𝐼𝐷𝐸𝑡)∆(𝑃𝐼𝐵𝑡)

] = [4.0024.12

] + [0.32 0.002−0.26 0.40

] [∆(𝐼𝐷𝐸𝑡−1)∆(𝑃𝐼𝐵𝑡−1)

] + [𝜀1𝑡𝜀2𝑡

]

1) Le modèle estimé est-il stationnaire ?

2) S’il se produit un choc en t sur les accroissements du PIB qui égale à 0.75, quel est l’effet de ce choc sur les

accroissements du PIB et ceux des accroissements de l’investissement direct étranger en t+1 ?

3) Existe-il une relation de causalité entre l’investissement direct étranger et la croissance économique ?explicitez

parfaitement la construction de ce test (hypothèses, loi de probabilité, règle de décision, conclusions).

Pairwise Granger Causality Tests

NullHypothesis : Obs F-Statistic Prob.

PIB does not Granger Cause IDE 37 6.46608 0.0419

IDE does not Granger Cause PIB 0.65845 0.7931

4) Nous procédons au test de cointégration de Johansen. Après avoir rappelez de façon détaillée le principe de ce test, tester

l’existence d’une relation de cointegration.

Trend assumption: pas de tendance déterministe dans les séries

𝜆𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 CV 5%

r=0 120.34 82.49

r=1 70.65 59.46

r=2 39.55 39.89

d) D’écrire la spécification du test retenu.

e) La suite de l’étude doit-elle faire appel à un VAR en niveau, à un VAR en différences premières, à un VECM et

pourquoi ?

f) Si vous aviez utilisé la procédure en deux étapes d'Engle et Granger, quelle relation auriez-vous estimé dans la première

étape ? Justifier votre réponse

g) Exercice N°2 : On considère le système d’équations suivant :

h) Δxt = α1(xt−1 − yt−1) + u1t

i) Δyt = α2(xt−1 − yt−1) + u2t

j)

k) Où ut = (u1t, u2t)> est un processus en bruit blanc à composantes indépendantes.

l) 1. Ce système est il stationnaire ?

m) 2. Quel est le processus suivit par St = α2xt − α1yt.

n) 3. Quelle modélisation est adaptée au couple (xt, yt) : VAR sur leurs niveaux, VAR sur leurs différences,

VECM ?

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Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie quantitative. . Enseignant Mr ABDERRAHMANI

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Examen de séries temporelles 2 – Master M1 ECONOMIE QUANTITATIVE. UNIVERSITE De Bejaia- Mai

2018 - Durée 2 heures

Enseignant : Mr ABDERRAHMANI

Exercice N°1 : Soit deux variables Xt et Yt gouvernées par une écriture autorégressive de la forme :

où ut est un processus en bruit blanc. Sur un échantillon constitué de 40 observations, on a obtenu les estimations

suivantes (entre parenthèses figurent les écarts-types des coefficients estimés) :

1) Est-on en présence d’un processus estimé stationnaire ?

2) Quelle modélisation lui est adaptée : VAR en niveau, VAR en différences, VECM ? Écrivez le modèle en

question

3) x cause-t-il y au sens de Granger ?

4) Vous savez que si on désirait faire le test de cointégration en deux étapes d’Engle-Granger dans ce système

bivarié, deux régressions pourraient être réalisées. Compte-tenu des précédents résultats, laquelle

conseilleriez-vous d’effectuer. Explicitez notamment pourquoi l’autre régression est à écarter, c’est à dire

quelle hypothèse usuelle n’est pas respectée ?

Exercices N°2 : On considère les séries de consommation et de revenu disponible brut des ménages Algériens,

exprimées en milliards de DA. Les données utilisées vont du 1er trimestre 1997 au troisième trimestre 2006 :

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1,600

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

CONS REV

1- A quel type de relation économique connue peut-on faire référence ici ?

2- Le tableau suivant donne les résultats issus de la régression de CONS sur le REV ?

Dependent Variable: C

Included observations: 39

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 74.60702 8.002421 9.323057 0.0000

R 0.510164 0.007139 71.46524 0.0000

Page 23: Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie

Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie quantitative. . Enseignant Mr ABDERRAHMANI

[Tapez un texte] Page 23

R-squared 0.992808 Mean dependent var 639.3846

Adjusted R-squared 0.992613 S.D. dependent var 91.44990

S.E. of regression 7.859823 Akaike info criterion 7.011326

Sum squared resid 2285.742 Schwarz criterion 7.096636

Log likelihood -134.7208 Hannan-Quinn criter. 7.041934

F-statistic 5107.280 Durbin-Watson stat 0.484690

Prob(F-statistic) 0.000000

a) Commentez de façon détaillée les résultats cette régression b) Ces résultats vous paraissent ils vraisemblables ? Donnez les éléments qui vous permettent de douter de la

robustesse du résultat.

c) Quel est l’impact d’une hausse de 5% du REV sur la CONS ?

d) Quelle statistique de test figurant dans le tableau 1 permet d'appréhender la question de

l'autocorrélation des résidus ? Rappelez de façon détaillée le principe de ce test et conclure quant

à la nature des résidus. Les valeurs critiques d1 et d2 sont respectivement égales à 1,65 et 1,69 au

seuil statistique de 5%

3- Le tableau suivant reporte les résultats du test de causalité de Granger. Après avoir rappelé le

principe et les caractéristiques du test, commentez les résultats obtenus au seuil statistique de 5%. Pairwise Granger Causality Tests

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.

REV does not Granger Cause CONS 37 0.23352 0.7931

CONS does not Granger Cause REV 3.50846 0.0419

Exercice N°3 : Dans un travail empirique Johansen étudie l’éventuelle relation existant entre le revenu, REV, et la

consommation, CONS, sur la période 1881-1995 (données annuelles). Dans ce qui suit on note de manière habituelle r

le rang de la matrice 𝜋dans l'écriture suivante, où Xt = (REVt; CONSt) :

Un des premiers tableaux de résultats présentés est le suivant :

Page 24: Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie

Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie quantitative. . Enseignant Mr ABDERRAHMANI

[Tapez un texte] Page 24

1) Quelles (s) conclusions tirez-vous du tableau précédent ?

2) Si vous aviez utilisé la procédure en deux étapes d'Engle et Granger, quelle relation auriez-vous

estimé dans la première étape ? Justifier votre réponse Questions de cours :

• A quoi correspond la notion de fausse régression

• Quelles sont les conditions de validation du modèle à correction d’erreur.

• Soit X1 et X2 deux variables I(1) telles que leur différence est I(0) et une variable X3qui est I(0).

Dans ces conditions peut-on appliquez le test cointégration de Johansen ? justifier votre réponse.

NB : la valeur critique lue dans la table de Stuent au seuil de 5% est : t39 0.025= 1.96

SUJET D’EXAMEN ECONOMIE APPLIQUEE JUIN 2014

Exercice N° 1 : Soit un échantillon d’observations annuelles sur deux variables pour la période de 1965-2002 : C : la

consommation – les dépenses sur les biens et services effectuées par les ménages ; R le revenu – le revenu disponible

brut des ménages.

1- A’ partir des tests de Dickey Fuller ci-dessous, déterminez l’ordre d’intégration des deux séries. Variables Statistiques DF Modèle de DF retenu Valeurs critiques 5%

tC -0,13 Modèle [1] -1.94

tR 1,64 Modèle [1] -1.94

tC -4,47 Modèle [1] -1.94

tR -3,13 Modèle [1] -1.94

2 On souhaite estimer, par les MCO, le modèle: ).......(10 IRC ttt ++= Les résultats MCO présentent-ils

toutes les caractéristiques d’une régression fallacieuse?

3 Le modèle retenu pour la relation entre les variables est e suivant :

)....(....................)( 111210 IIRCRC ttttt ++++= −−

a) De quel type de modèle s’agit-il ?

b) Justifier le choix de cette modélisation économétrique par un raisonnement économique (ne pas oublier

d’interpréter les coefficients).

c) Que peut-on dire à propos de la relation entre la consommation et le revenu ?

1- l’estimation des paramètres de ce modèle donne les valeurs suivantes : 140 =

, 58,01 =

35,02 −=

et

82,01 =

a) Déterminez l’impact sur la consommation d’une hausse du revenu de 10 milliards en longue période.

2- Montrez que le modèle (II) peut être écrit sous la forme suivante : ttttt RCRC ++++= −− 131210

• Déduisez les valeurs estimées des coefficients 3210 ,,,

3- Le modèle a été estimé pour la période 1960-2002. Supposons que le Revenu augmente de 2% par an. Utilisez

les données suivantes afin de calculer les prévisions de la consommation pour les années 2003, 2004, 2005 et

2006

Page 25: Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie

Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie quantitative. . Enseignant Mr ABDERRAHMANI

[Tapez un texte] Page 25

Années tC

tR

2002 1887 2267

2003 ? ?

2004 ? ?

SERIE D’EXERCICES

EXERCICE N° 1 :

Dans un travail récent, Julien Idier examine les interdépendances entre diverses places financières

("Stock exchanges Industry Consolidation and Shock Transmission, Notes d'Etudes et de Recherche,

Banque de France, NER-R#159, Décembre 2006). Il utilise pour cela des données journalières relatives aux

indices de quatre places américaine, française, allemande et anglaise (respectivement NYSE, CAC, DAX, et

FTSE) observés du 4 janvier 1994 au 30 avril 2006, soit 3214 observations pour chacune des 4 séries. Seule

une partie des résultats est présentée ici.

1. Au début de son travail empirique l'auteur présente un tableau de tests ADF, tableau qui est reproduit

ci-après. Il précise que "des tests additionnels non présentés avec trend et constante ou sans trend et

sans constante donnent les mêmes conclusions". Pouvez-vous énoncer les conclusions en question.

En cas de besoin utilisez un seuil de risque de 5% et précisez la valeur critique associée.

2. Par la suite, l'auteur précise que le test de Johansen est favorable à l'existence d'une seule relation de

cointégration au seuil de 5%. Il présente alors les résultats d'une régression et précise qu'il s'agit des

coefficients estimés de la relation de long terme

Pouvez-vous préciser la valeur du coefficient de la quatrième variable dans la relation de long terme ? Plus

précisément, si on appelle une variable stationnaire, écrivez la définition de en fonction de FTSE,

DAX, CAC et NYSE. Diriez-vous que d'après ces résultats les indices CAC et NYSE semblent évoluer dans

le même sens ou en sens opposé ? Supposez que l'on vous demande si l'indice allemand DAX affecte la

valeur d'équilibre de long terme de l'indice américain NYSE. Que répondez-vous au moyen des seuls

résultats précédents ?

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Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie quantitative. . Enseignant Mr ABDERRAHMANI

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EXERCICE N°2 :

Enders (Handbook for econometric time series,1996) présente l’expérimentation résumée ci-après. On

dispose de 100 observations sur trois variables Yt Zt Wt. Le premier tableau présenté est relatif à la statistique

t m , obtenue avec la forme augmentée ou non du test de Dickey-Fuller :

On vous demande de commenter l’ensemble de ces résultats. En particulier, précisez pour chacune des

quatre groupe d’estimations quelle est la question posée et la réponse apportée. Indiquez également s’il y a

de la causalité au sens de Granger dans ce système de trois variables.

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Cours des séries temporelles 2, pour M1 Economie quantitative. . Enseignant Mr ABDERRAHMANI

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UNIVERSITE DE BEJAIA EXAMEN DE RECUPERATION DE SERIES TEMPORELLES II. Master 1 ECONOMIE

QUANTITATIVE- JUIN 2019 Durée 1H30 MIN. ENSEIGNANT Mr ABDERRAHMANI

Question de cours

1) Résumez de façon détaillée le principe de la cointégration selon l’approche d’Engle-Granger

2) Quelles sont les étapes de la Procédure de la cointégration par les modèles ARDL

3) Résumez de façon détaillée le principe du test de causalité de Granger

4) Soit X1 et X2 deux variables I(1) telles que leur différence est I(0) et une variable X3qui est I(0). Dans ces

conditions peut-on appliquez le test cointégration de Johansen ? justifier votre réponse

5) Une théorie de la structure par échéance des taux d’intérêt, connue sous le nom de théorie des anticipations,

laisse penser que si chaque taux d’intérêt, quelle que soit sa maturité, est I(1) alors l’écart entre deux taux

quelconque doit être I(0). Si on étudie un système composé de 3 taux d’intérêt observés à la même date t, par

exemple le taux à un mois, le taux à trois mois et le taux à six mois alors, selon cette théorie des anticipations,

combien de relations de cointégration devraient caractériser ce système ?

Exercice N°1 : Dans un travail récent Johansen étudie l'éventuelle relation existant entre le revenu, T, et la

consommation, h, sur la période 1881-1995 (données annuelles). Dans ce qui suit on note de manière habituelle r le

rang de la matrice 𝜋dans l'écriture suivante, où Xt = (ht; Tt) :

Un des premiers tableaux de résultats présentés est le suivant :

Par la suite il présente les résultats d'estimations suivants (écart-types estimés entre parenthèses) :

3) Quelles (s) conclusions tirez-vous du tableau précédent ?

4) Si vous aviez utilisé la procédure en deux étapes d'Engle et Granger, quelle relation auriez-vous estimé dans la

première étape ? Justifier votre réponse

Exercice N°2 : Dans leur ouvrage "Co-integration, error correction, and the econometric analysis of nonstationary

data", Banerjee, Dolado, galbraith et Hendry (1994) considèrent 4 variables : une quantité de monnaie, mt, un niveau

de prix pt, un revenu réel, xt, et un taux d'intérêt, rt.

Ils présentent les résultats de 3 régressions de type OLS (toutes les variables sont passées en logarithmes) réalisées sur

102 observations trimestrielles :

(a- La première régression est présentée comme l'estimation d'une fonction de demande de monnaie. Quelles

conclusions pouvez-vous tirer de l'ensemble de ces résultats ?

(b- Si vous aviez à donner un avis, pourriez-vous en 8-10 lignes donner deux arguments critiques envers ce

travail économétrique.