La géographie du dollar et la Chine : analyse géoéconomique d'une sédition monétaire

L’équilibre économique mondial repose sur une asymétrie structurelle dont les pôles antagonistes principaux sont les États-Unis et l’Asie orientale. À la base de cet axe de tension géographique se trouve la question de la représentation mondiale de la richesse. La domination du dollar permet aux États-Unis un accès disproportionné aux ressources planétaires. Les pays créanciers, dont fait partie la Chine, hésitent à laisser flotter leur monnaie et attaquer l’hégémonie du dollar. Entre temps, les déséquilibres s’intensifient, tout comme les tensions politiques, par l’effet de ce système monétaire qui participe au maintien d’un monde unipolaire. Le système monétaire actuel n’offre aucune perspective endogène quant à la résolution des déséquilibres que son équilibre requiert. Ce mémoire cherche à identifier les stratégies géoéconomiques de la Chine pour se soustraire de l’emprise du dollar.

Asia-Pacific: a new agenda for the times ahead

The rapid growth of the populous Asian economies provokes profound economic changes and a shift in the balance of power. On the economic front, Asian leaders are confronted with the need to preserve the stability that has underpinned their prosperity, maintain an environment conducive to trade and investments and encourage domestic consumption while avoiding ecological disasters. Internationally, business competition will intensify with the strong presence of Asian manufacturers in global supply chains, growing price competition from Asian firms in domestic markets and global competition for energy, food, minerals and other commodities. Geopolitical concerns stem, in part, from Asia’s global quest for critical resources, conflicting territorial and maritime disputes and increasing military expenditures which affect security dynamics. China’s assertiveness over its periphery prompts an arm’s race in the region and concerns about Sino-American relations even though U.S.-Chinese relations may be less risky than China’s relations with its neighbours. The United States remains a key player in the Asia-Pacific region, with the capacity to alter balances and affect outcomes. Globally, the United States capacity to lead is now diminished and will continue to be so for the foreseeable future. Since no rising power is capable of exercising global leadership, a return to the "old normal" where no one power in geopolitical or economic terms dominates the world is to be expected.

The Exchange Rate in a Dynamic-Optimizing Current Account Model with Nominal Rigidities: a Quantitative Investigation.

This paper studies a dynamic-optimizing model of a semi-small open economy with sticky nominal prices and wages. the model exhibits exchange rate overshooting in response to money supply shocks. the predicted variability of nominal and real exchange rates is roughly consistent with that of G7 effective exchange rates during the post-Bretton Woods era.

Factor models, VARMA processes and parameter instability with applications in macroeconomics

Avec les avancements de la technologie de l'information, les données temporelles économiques et financières sont de plus en plus disponibles. Par contre, si les techniques standard de l'analyse des séries temporelles sont utilisées, une grande quantité d'information est accompagnée du problème de dimensionnalité. Puisque la majorité des séries d'intérêt sont hautement corrélées, leur dimension peut être réduite en utilisant l'analyse factorielle. Cette technique est de plus en plus populaire en sciences économiques depuis les années 90. Étant donnée la disponibilité des données et des avancements computationnels, plusieurs nouvelles questions se posent. Quels sont les effets et la transmission des chocs structurels dans un environnement riche en données? Est-ce que l'information contenue dans un grand ensemble d'indicateurs économiques peut aider à mieux identifier les chocs de politique monétaire, à l'égard des problèmes rencontrés dans les applications utilisant des modèles standards? Peut-on identifier les chocs financiers et mesurer leurs effets sur l'économie réelle? Peut-on améliorer la méthode factorielle existante et y incorporer une autre technique de réduction de dimension comme l'analyse VARMA? Est-ce que cela produit de meilleures prévisions des grands agrégats macroéconomiques et aide au niveau de l'analyse par fonctions de réponse impulsionnelles? Finalement, est-ce qu'on peut appliquer l'analyse factorielle au niveau des paramètres aléatoires? Par exemple, est-ce qu'il existe seulement un petit nombre de sources de l'instabilité temporelle des coefficients dans les modèles macroéconomiques empiriques? Ma thèse, en utilisant l'analyse factorielle structurelle et la modélisation VARMA, répond à ces questions à travers cinq articles. Les deux premiers chapitres étudient les effets des chocs monétaire et financier dans un environnement riche en données. Le troisième article propose une nouvelle méthode en combinant les modèles à facteurs et VARMA. Cette approche est appliquée dans le quatrième article pour mesurer les effets des chocs de crédit au Canada. La contribution du dernier chapitre est d'imposer la structure à facteurs sur les paramètres variant dans le temps et de montrer qu'il existe un petit nombre de sources de cette instabilité. Le premier article analyse la transmission de la politique monétaire au Canada en utilisant le modèle vectoriel autorégressif augmenté par facteurs (FAVAR). Les études antérieures basées sur les modèles VAR ont trouvé plusieurs anomalies empiriques suite à un choc de la politique monétaire. Nous estimons le modèle FAVAR en utilisant un grand nombre de séries macroéconomiques mensuelles et trimestrielles. Nous trouvons que l'information contenue dans les facteurs est importante pour bien identifier la transmission de la politique monétaire et elle aide à corriger les anomalies empiriques standards. Finalement, le cadre d'analyse FAVAR permet d'obtenir les fonctions de réponse impulsionnelles pour tous les indicateurs dans l'ensemble de données, produisant ainsi l'analyse la plus complète à ce jour des effets de la politique monétaire au Canada. Motivée par la dernière crise économique, la recherche sur le rôle du secteur financier a repris de l'importance. Dans le deuxième article nous examinons les effets et la propagation des chocs de crédit sur l'économie réelle en utilisant un grand ensemble d'indicateurs économiques et financiers dans le cadre d'un modèle à facteurs structurel. Nous trouvons qu'un choc de crédit augmente immédiatement les diffusions de crédit (credit spreads), diminue la valeur des bons de Trésor et cause une récession. Ces chocs ont un effet important sur des mesures d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et financiers. Contrairement aux autres études, notre procédure d'identification du choc structurel ne requiert pas de restrictions temporelles entre facteurs financiers et macroéconomiques. De plus, elle donne une interprétation des facteurs sans restreindre l'estimation de ceux-ci. Dans le troisième article nous étudions la relation entre les représentations VARMA et factorielle des processus vectoriels stochastiques, et proposons une nouvelle classe de modèles VARMA augmentés par facteurs (FAVARMA). Notre point de départ est de constater qu'en général les séries multivariées et facteurs associés ne peuvent simultanément suivre un processus VAR d'ordre fini. Nous montrons que le processus dynamique des facteurs, extraits comme combinaison linéaire des variables observées, est en général un VARMA et non pas un VAR comme c'est supposé ailleurs dans la littérature. Deuxièmement, nous montrons que même si les facteurs suivent un VAR d'ordre fini, cela implique une représentation VARMA pour les séries observées. Alors, nous proposons le cadre d'analyse FAVARMA combinant ces deux méthodes de réduction du nombre de paramètres. Le modèle est appliqué dans deux exercices de prévision en utilisant des données américaines et canadiennes de Boivin, Giannoni et Stevanovic (2010, 2009) respectivement. Les résultats montrent que la partie VARMA aide à mieux prévoir les importants agrégats macroéconomiques relativement aux modèles standards. Finalement, nous estimons les effets de choc monétaire en utilisant les données et le schéma d'identification de Bernanke, Boivin et Eliasz (2005). Notre modèle FAVARMA(2,1) avec six facteurs donne les résultats cohérents et précis des effets et de la transmission monétaire aux États-Unis. Contrairement au modèle FAVAR employé dans l'étude ultérieure où 510 coefficients VAR devaient être estimés, nous produisons les résultats semblables avec seulement 84 paramètres du processus dynamique des facteurs. L'objectif du quatrième article est d'identifier et mesurer les effets des chocs de crédit au Canada dans un environnement riche en données et en utilisant le modèle FAVARMA structurel. Dans le cadre théorique de l'accélérateur financier développé par Bernanke, Gertler et Gilchrist (1999), nous approximons la prime de financement extérieur par les credit spreads. D'un côté, nous trouvons qu'une augmentation non-anticipée de la prime de financement extérieur aux États-Unis génère une récession significative et persistante au Canada, accompagnée d'une hausse immédiate des credit spreads et taux d'intérêt canadiens. La composante commune semble capturer les dimensions importantes des fluctuations cycliques de l'économie canadienne. L'analyse par décomposition de la variance révèle que ce choc de crédit a un effet important sur différents secteurs d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et credit spreads. De l'autre côté, une hausse inattendue de la prime canadienne de financement extérieur ne cause pas d'effet significatif au Canada. Nous montrons que les effets des chocs de crédit au Canada sont essentiellement causés par les conditions globales, approximées ici par le marché américain. Finalement, étant donnée la procédure d'identification des chocs structurels, nous trouvons des facteurs interprétables économiquement. Le comportement des agents et de l'environnement économiques peut varier à travers le temps (ex. changements de stratégies de la politique monétaire, volatilité de chocs) induisant de l'instabilité des paramètres dans les modèles en forme réduite. Les modèles à paramètres variant dans le temps (TVP) standards supposent traditionnellement les processus stochastiques indépendants pour tous les TVPs. Dans cet article nous montrons que le nombre de sources de variabilité temporelle des coefficients est probablement très petit, et nous produisons la première évidence empirique connue dans les modèles macroéconomiques empiriques. L'approche Factor-TVP, proposée dans Stevanovic (2010), est appliquée dans le cadre d'un modèle VAR standard avec coefficients aléatoires (TVP-VAR). Nous trouvons qu'un seul facteur explique la majorité de la variabilité des coefficients VAR, tandis que les paramètres de la volatilité des chocs varient d'une façon indépendante. Le facteur commun est positivement corrélé avec le taux de chômage. La même analyse est faite avec les données incluant la récente crise financière. La procédure suggère maintenant deux facteurs et le comportement des coefficients présente un changement important depuis 2007. Finalement, la méthode est appliquée à un modèle TVP-FAVAR. Nous trouvons que seulement 5 facteurs dynamiques gouvernent l'instabilité temporelle dans presque 700 coefficients.

Estimation of State Space Models and Stochastic Volatility

Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique. Dans le première article, nous développons une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle, dans un modèle espace-état linéaire et gaussien. Nous montrons comment exploiter la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement. Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul. Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières. Dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données. Notre méthodologie s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance dans la coupe transversale. Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont des processus de volatilité stochastique indépendants. Nous pouvons incorporer des copules pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité, permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques pour capturer l'hétérogénéité des rendements. On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques. Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change. Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés. Dans le troisième chapitre, nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique. Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même. Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière.

Some Applications of Markov Additive Processes as Models in Insurance and Financial Mathematics

Cette thèse est principalement constituée de trois articles traitant des processus markoviens additifs, des processus de Lévy et d'applications en finance et en assurance. Le premier chapitre est une introduction aux processus markoviens additifs (PMA), et une présentation du problème de ruine et de notions fondamentales des mathématiques financières. Le deuxième chapitre est essentiellement l'article "Lévy Systems and the Time Value of Ruin for Markov Additive Processes" écrit en collaboration avec Manuel Morales et publié dans la revue European Actuarial Journal. Cet article étudie le problème de ruine pour un processus de risque markovien additif. Une identification de systèmes de Lévy est obtenue et utilisée pour donner une expression de l'espérance de la fonction de pénalité actualisée lorsque le PMA est un processus de Lévy avec changement de régimes. Celle-ci est une généralisation des résultats existant dans la littérature pour les processus de risque de Lévy et les processus de risque markoviens additifs avec sauts "phase-type". Le troisième chapitre contient l'article "On a Generalization of the Expected Discounted Penalty Function to Include Deficits at and Beyond Ruin" qui est soumis pour publication. Cet article présente une extension de l'espérance de la fonction de pénalité actualisée pour un processus subordinateur de risque perturbé par un mouvement brownien. Cette extension contient une série de fonctions escomptée éspérée des minima successives dus aux sauts du processus de risque après la ruine. Celle-ci a des applications importantes en gestion de risque et est utilisée pour déterminer la valeur espérée du capital d'injection actualisé. Finallement, le quatrième chapitre contient l'article "The Minimal entropy martingale measure (MEMM) for a Markov-modulated exponential Lévy model" écrit en collaboration avec Romuald Hervé Momeya et publié dans la revue Asia-Pacific Financial Market. Cet article présente de nouveaux résultats en lien avec le problème de l'incomplétude dans un marché financier où le processus de prix de l'actif risqué est décrit par un modèle exponentiel markovien additif. Ces résultats consistent à charactériser la mesure martingale satisfaisant le critère de l'entropie. Cette mesure est utilisée pour calculer le prix d'une option, ainsi que des portefeuilles de couverture dans un modèle exponentiel de Lévy avec changement de régimes.

Trois essais en macroéconomie

Les fluctuations économiques représentent les mouvements de la croissance économique. Celle-ci peut connaître des phases d'accélération (expansion) ou de ralentissement (récession), voire même de dépression si la baisse de production est persistente. Les fluctuations économiques sont liées aux écarts entre croissance effective et croissance potentielle. Elles peuvent s'expliquer par des chocs d'offre et demande, ainsi que par le cycle du crédit. Dans le premier cas, les conditions de la production se trouvent modifiées. C'est le cas lorsque le prix des facteurs de production (salaires, prix des matières premières) ou que des facteurs externes influençant le prix des produits (taux de change) évolue. Ainsi, une hausse du prix des facteurs de production provoque un choc négatif et ralentit la croissance. Ce ralentissement peut être également dû à un choc de demande négatif provoqué par une hausse du prix des produits causée par une appréciation de la devise, engendrant une diminution des exportations. Le deuxième cas concerne les variables financières et les actifs financiers. Ainsi, en période d'expansion, les agents économiques s'endettent et ont des comportements spéculatifs en réaction à des chocs d'offre ou demande anticipés. La valeur des titres et actifs financiers augmente, provoquant une bulle qui finit par éclater et provoquer un effondrement de la valeur des biens. Dès lors, l'activité économique ne peut plus être financée. C'est ce qui génère une récession, parfois profonde, comme lors de la récente crise financière. Cette thèse inclut trois essais sur les fluctuations macroéconomiques et les cycles économiques, plus précisément sur les thèmes décrit ci-dessus. Le premier chapitre s'intéresse aux anticipations sur la politique monétaire et sur la réaction des agents écononomiques face à ces anticipations. Une emphase particulière est mise sur la consommation de biens durables et l'endettement relié à ce type de consommation. Le deuxième chapitre aborde la question de l'influence des variations du taux de change sur la demande de travail dans le secteur manufacturier canadien. Finalement, le troisième chapitre s'intéresse aux retombées économiques, parfois négatives, du marché immobilier sur la consommation des ménages et aux répercussions sur le prix des actifs immobiliers et sur l'endettement des ménages d'anticipations infondées sur la demande dans le marché immobilier. Le premier chapitre, intitulé ``Monetary Policy News Shocks and Durable Consumption'', fournit une étude sur le lien entre les dépenses en biens durables et les chocs monétaires anticipés. Nous proposons et mettons en oeuvre une nouvelle approche pour identifier les chocs anticipés (nouvelles) de politique monétaire, en les identifiant de manière récursive à partir des résidus d’une règle de Taylor estimée à l’aide de données de sondage multi-horizon. Nous utilisons ensuite les chocs anticipés inférer dans un modèle autorégressif vectoriel structurel (ARVS). L’anticipation d’une politique de resserrement monétaire mène à une augmentation de la production, de la consommation de biens non-durables et durables, ainsi qu’à une augmentation du prix réel des biens durables. Bien que les chocs anticipés expliquent une part significative des variations de la production et de la consommation, leur impact est moindre que celui des chocs non-anticipés sur les fluctuations économiques. Finalement, nous menons une analyse théorique avec un modèle d’équilibre général dynamique stochastique (EGDS) avec biens durables et rigidités nominales. Les résultats indiquent que le modèle avec les prix des biens durables rigides peut reproduire la corrélation positive entre les fonctions de réponse de la consommation de biens non-durables et durables à un choc anticipé de politique monétaire trouvées à l’aide du ARVS. Le second chapitre s'intitule ``Exchange Rate Fluctuations and Labour Market Adjustments in Canadian Manufacturing Industries''. Dans ce chapitre, nous évaluons la sensibilité de l'emploi et des heures travaillées dans les industries manufacturières canadiennes aux variations du taux de change. L’analyse est basée sur un modèle dynamique de demande de travail et utilise l’approche en deux étapes pour l'estimation des relations de cointégration en données de panel. Nos données sont prises d’un panel de 20 industries manufacturières, provenant de la base de données KLEMS de Statistique Canada, et couvrent une longue période qui inclut deux cycles complets d’appréciation-dépréciation de la valeur du dollar canadien. Les effets nets de l'appréciation du dollar canadien se sont avérés statistiquement et économiquement significatifs et négatifs pour l'emploi et les heures travaillées, et ses effets sont plus prononcés dans les industries davantage exposées au commerce international. Finalement, le dernier chapitre s'intitule ``Housing Market Dynamics and Macroprudential Policy'', dans lequel nous étudions la relation statistique suggérant un lien collatéral entre le marché immobilier and le reste de l'économique et si ce lien est davantage entraîné par des facteurs de demandes ou d'offres. Nous suivons également la littérature sur les chocs anticipés et examinons un cyle d'expansion-récession peut survenir de façon endogène la suite d'anticipations non-réalisées d'une hausse de la demande de logements. À cette fin, nous construisons un modèle néo-Keynésien au sein duquel le pouvoir d’emprunt du partie des consommateurs est limité par la valeur de leur patrimoine immobilier. Nous estimons le modèle en utilisant une méthode Bayésienne avec des données canadiennes. Nous évaluons la capacité du modèle à capter les caractéristiques principales de la consommation et du prix des maisons. Finalement, nous effectuons une analyse pour déterminer dans quelle mesure l'introduction d'un ratio prêt-à-la-valeur contracyclique peut réduire l'endettement des ménages et les fluctuations du prix des maisons comparativement à une règle de politique monétaire répondant à l'inflation du prix des maisons. Nous trouvons une relation statistique suggérant un important lien collatéral entre le marché immobilier et le reste de l'économie, et ce lien s'explique principalement par des facteurs de demande. Nous constatons également que l'introduction de chocs anticipés peut générer un cycle d'expansion-récession du marché immobilier, la récession faisant suite aux attentes non-réalisées par rapport à la demande de logements. Enfin, notre étude suggère également qu'un ratio contracyclique de prêt-à-la-valeur est une politique utile pour réduire les retombées du marché du logement sur la consommation par l'intermédiaire de la valeur garantie.