Essays in macro finance and monetary economics

Les questions abordées dans les deux premiers articles de ma thèse cherchent à comprendre les facteurs économiques qui affectent la structure à terme des taux d'intérêt et la prime de risque. Je construis des modèles non linéaires d'équilibre général en y intégrant des obligations de différentes échéances. Spécifiquement, le premier article a pour objectif de comprendre la relation entre les facteurs macroéconomiques et le niveau de prime de risque dans un cadre Néo-keynésien d'équilibre général avec incertitude. L'incertitude dans le modèle provient de trois sources : les chocs de productivité, les chocs monétaires et les chocs de préférences. Le modèle comporte deux types de rigidités réelles à savoir la formation des habitudes dans les préférences et les coûts d'ajustement du stock de capital. Le modèle est résolu par la méthode des perturbations à l'ordre deux et calibré à l'économie américaine. Puisque la prime de risque est par nature une compensation pour le risque, l'approximation d'ordre deux implique que la prime de risque est une combinaison linéaire des volatilités des trois chocs. Les résultats montrent qu'avec les paramètres calibrés, les chocs réels (productivité et préférences) jouent un rôle plus important dans la détermination du niveau de la prime de risque relativement aux chocs monétaires. Je montre que contrairement aux travaux précédents (dans lesquels le capital de production est fixe), l'effet du paramètre de la formation des habitudes sur la prime de risque dépend du degré des coûts d'ajustement du capital. Lorsque les coûts d'ajustement du capital sont élevés au point que le stock de capital est fixe à l'équilibre, une augmentation du paramètre de formation des habitudes entraine une augmentation de la prime de risque. Par contre, lorsque les agents peuvent librement ajuster le stock de capital sans coûts, l'effet du paramètre de la formation des habitudes sur la prime de risque est négligeable. Ce résultat s'explique par le fait que lorsque le stock de capital peut être ajusté sans coûts, cela ouvre un canal additionnel de lissage de consommation pour les agents. Par conséquent, l'effet de la formation des habitudes sur la prime de risque est amoindri. En outre, les résultats montrent que la façon dont la banque centrale conduit sa politique monétaire a un effet sur la prime de risque. Plus la banque centrale est agressive vis-à-vis de l'inflation, plus la prime de risque diminue et vice versa. Cela est due au fait que lorsque la banque centrale combat l'inflation cela entraine une baisse de la variance de l'inflation. Par suite, la prime de risque due au risque d'inflation diminue. Dans le deuxième article, je fais une extension du premier article en utilisant des préférences récursives de type Epstein -- Zin et en permettant aux volatilités conditionnelles des chocs de varier avec le temps. L'emploi de ce cadre est motivé par deux raisons. D'abord des études récentes (Doh, 2010, Rudebusch and Swanson, 2012) ont montré que ces préférences sont appropriées pour l'analyse du prix des actifs dans les modèles d'équilibre général. Ensuite, l'hétéroscedasticité est une caractéristique courante des données économiques et financières. Cela implique que contrairement au premier article, l'incertitude varie dans le temps. Le cadre dans cet article est donc plus général et plus réaliste que celui du premier article. L'objectif principal de cet article est d'examiner l'impact des chocs de volatilités conditionnelles sur le niveau et la dynamique des taux d'intérêt et de la prime de risque. Puisque la prime de risque est constante a l'approximation d'ordre deux, le modèle est résolu par la méthode des perturbations avec une approximation d'ordre trois. Ainsi on obtient une prime de risque qui varie dans le temps. L'avantage d'introduire des chocs de volatilités conditionnelles est que cela induit des variables d'état supplémentaires qui apportent une contribution additionnelle à la dynamique de la prime de risque. Je montre que l'approximation d'ordre trois implique que les primes de risque ont une représentation de type ARCH-M (Autoregressive Conditional Heteroscedasticty in Mean) comme celui introduit par Engle, Lilien et Robins (1987). La différence est que dans ce modèle les paramètres sont structurels et les volatilités sont des volatilités conditionnelles de chocs économiques et non celles des variables elles-mêmes. J'estime les paramètres du modèle par la méthode des moments simulés (SMM) en utilisant des données de l'économie américaine. Les résultats de l'estimation montrent qu'il y a une évidence de volatilité stochastique dans les trois chocs. De plus, la contribution des volatilités conditionnelles des chocs au niveau et à la dynamique de la prime de risque est significative. En particulier, les effets des volatilités conditionnelles des chocs de productivité et de préférences sont significatifs. La volatilité conditionnelle du choc de productivité contribue positivement aux moyennes et aux écart-types des primes de risque. Ces contributions varient avec la maturité des bonds. La volatilité conditionnelle du choc de préférences quant à elle contribue négativement aux moyennes et positivement aux variances des primes de risque. Quant au choc de volatilité de la politique monétaire, son impact sur les primes de risque est négligeable. Le troisième article (coécrit avec Eric Schaling, Alain Kabundi, révisé et resoumis au journal of Economic Modelling) traite de l'hétérogénéité dans la formation des attentes d'inflation de divers groupes économiques et de leur impact sur la politique monétaire en Afrique du sud. La question principale est d'examiner si différents groupes d'agents économiques forment leurs attentes d'inflation de la même façon et s'ils perçoivent de la même façon la politique monétaire de la banque centrale (South African Reserve Bank). Ainsi on spécifie un modèle de prédiction d'inflation qui nous permet de tester l'arrimage des attentes d'inflation à la bande d'inflation cible (3% - 6%) de la banque centrale. Les données utilisées sont des données d'enquête réalisée par la banque centrale auprès de trois groupes d'agents : les analystes financiers, les firmes et les syndicats. On exploite donc la structure de panel des données pour tester l'hétérogénéité dans les attentes d'inflation et déduire leur perception de la politique monétaire. Les résultats montrent qu'il y a évidence d'hétérogénéité dans la manière dont les différents groupes forment leurs attentes. Les attentes des analystes financiers sont arrimées à la bande d'inflation cible alors que celles des firmes et des syndicats ne sont pas arrimées. En effet, les firmes et les syndicats accordent un poids significatif à l'inflation retardée d'une période et leurs prédictions varient avec l'inflation réalisée (retardée). Ce qui dénote un manque de crédibilité parfaite de la banque centrale au vu de ces agents.

Essays in theoretical and applied macroeconomics

Cette thèse s’articule autour de trois chapitres indépendants qui s’inscrivent dans les champs de la macroéconomie, de l’économie monétaire et de la finance internationale. Dans le premier chapitre, je construis un modèle néo-keynesien d’équilibre général sous incertitude pour examiner les implications de la production domestique des ménages pour la politique monétaire. Le modèle proposé permet de reconcilier deux faits empiriques majeurs: la forte sensibilité du produit intérieur brut aux chocs monétaires (obtenue à partir des modèles VAR), et le faible degré de rigidité nominale observé dans les micro-données. Le deuxième chapitre étudie le role de la transformation structurelle (réallocation de la main d’oeuvre entre secteurs) sur la volatilité de la production aggregée dans un panel de pays. Le troisième chapitre quant à lui met en exergue l’importance de la cartographie des échanges commerciaux pour le choix entre un régime de change fixe et l’arrimage à un panier de devises. "Household Production, Services and Monetary Policy" (Chapitre 1) part de l’observation selon laquelle les ménages peuvent produire à domicile des substituts aux services marchands, contrairement aux biens non durables qu’ils acquièrent presque exclusivement sur le marché. Dans ce contexte, ils procèdent à d’importants arbitrages entre produire les services à domicile ou les acquerir sur le marché, dépendamment des changements dans leur revenu. Pour examiner les implications de tels arbitrages (qui s’avèrent être importants dans les micro-données) le secteur domestique est introduit dans un modèle néo-keyenesien d’équilibre général sous incertitude à deux secteurs (le secteur des biens non durables et le secteur des services) autrement standard. Je montre que les firmes du secteur des services sont moins enclin à changer leurs prix du fait que les ménages ont l’option de produire soit même des services substituts. Ceci se traduit par la présence d’un terme endogène supplémentaire qui déplace la courbe de Phillips dans ce secteur. Ce terme croit avec le degré de substituabilité qui existe entre les services produits à domicile et ceux acquis sur le marché. Cet accroissement de la rigidité nominale amplifie la sensibilité de la production réelle aux chocs monétaires, notamment dans le secteur des services, ce qui est compatible avec l’évidence VAR selon laquelle les services de consommation sont plus sensibles aux variations de taux d’intérêt que les biens non durables. "Structural Transformation and the Volatility of Aggregate Output: A Cross-country Analysis" (Chapitre 2) est basée sur l’évidence empirique d’une relation négative entre la part de la main d’oeuvre allouée au secteur des services et la volatilité de la production aggrégée, même lorsque je contrôle pour les facteurs tels que le développement du secteur financier. Ce resultat aggregé est la conséquence des développements sectoriels: la productivité de la main d’oeuvre est beaucoup plus volatile dans l’agriculture et les industries manufacturières que dans les services. La production aggregée deviendrait donc mécaniquement moins volatile au fur et à mesure que la main d’oeuvre se déplace de l’agriculture et de la manufacture vers les services. Pour évaluer cette hypothèse, je calibre un modèle de transformation structurelle à l’économie américaine, que j’utilise ensuite pour générer l’allocation sectorielle de la main d’oeuvre dans l’agriculture, l’industrie et les services pour les autres pays de l’OCDE. Dans une analyse contre-factuelle, le modèle est utlisé pour restreindre la mobilité de la main d’oeuvre entre secteurs de façon endogène. Les calculs montrent alors que le déplacement de la main d’oeuvre vers le secteur des services réduit en effet la volatilité de la production aggregée. "Exchange Rate Volatility under Alternative Peg Regimes: Do Trade Patterns Matter?" (Chapitre 3) est une contribution à la litterature économique qui s’interesse au choix entre divers regimes de change. J’utilise les données mensuelles de taux de change bilatéraux et de commerce extérieur entre 1980 et 2010 pour les pays membre de l’Union Economique et Monétaire Ouest Africaine (UEMOA). La monnaie de ces pays (le franc CFA) est arrimée au franc Francais depuis le milieu des années 40 et à l’euro depuis son introduction en 1999. Au moment de l’arrimage initial, la France était le principal partenaire commercial des pays de l’UEMOA. Depuis lors, et plus encore au cours des dix dernières années, la cartographie des échanges de l’union a significativement changé en faveur des pays du groupe des BICs, notamment la Chine. Je montre dans ce chapitre que l’arrimage à un panier de devises aurait induit une volatilité moins pronnoncée du taux de change effectif nominal du franc CFA au cours de la décennie écoulée, comparé à la parité fixe actuelle. Ce chapitre, cependant, n’aborde pas la question de taux de change optimal pour les pays de l’UEMOA, un aspect qui serait intéressant pour une recherche future.

Contributions of local, lateral and contextual habitat variables to explaining variation in fisheries productivity metrics in the littoral zone of a reservoir

Puisque l’altération des habitats d’eau douce augmente, il devient critique d’identifier les composantes de l’habitat qui influencent les métriques de la productivité des pêcheries. Nous avons comparé la contribution relative de trois types de variables d’habitat à l’explication de la variance de métriques d’abondance, de biomasse et de richesse à l’aide de modèles d’habitat de poissons, et avons identifié les variables d’habitat les plus efficaces à expliquer ces variations. Au cours des étés 2012 et 2013, les communautés de poissons de 43 sites littoraux ont été échantillonnées dans le Lac du Bonnet, un réservoir dans le Sud-est du Manitoba (Canada). Sept scénarios d’échantillonnage, différant par l’engin de pêche, l’année et le moment de la journée, ont été utilisés pour estimer l’abondance, la biomasse et la richesse à chaque site, toutes espèces confondues. Trois types de variables d’habitat ont été évalués: des variables locales (à l’intérieur du site), des variables latérales (caractérisation de la berge) et des variables contextuelles (position relative à des attributs du paysage). Les variables d’habitat locales et contextuelles expliquaient en moyenne un total de 44 % (R2 ajusté) de la variation des métriques de la productivité des pêcheries, alors que les variables d’habitat latérales expliquaient seulement 2 % de la variation. Les variables les plus souvent significatives sont la couverture de macrophytes, la distance aux tributaires d’une largeur ≥ 50 m et la distance aux marais d’une superficie ≥ 100 000 m2, ce qui suggère que ces variables sont les plus efficaces à expliquer la variation des métriques de la productivité des pêcheries dans la zone littorale des réservoirs.