916 resultados para Banking interest rate and spread


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La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.

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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.

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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.

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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.

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In this thesis, the concept of reversed lack of memory property and its generalizations is studied.We we generalize this property which involves operations different than the ”addition”. In particular an associative, binary operator ” * ” is considered. The univariate reversed lack of memory property is generalized using the binary operator and a class of probability distributions which include Type 3 extreme value, power function, reflected Weibull and negative Pareto distributions are characterized (Asha and Rejeesh (2009)). We also define the almost reversed lack of memory property and considered the distributions with reversed periodic hazard rate under the binary operation. Further, we give a bivariate extension of the generalized reversed lack of memory property and characterize a class of bivariate distributions which include the characterized extension (CE) model of Roy (2002a) apart from the bivariate reflected Weibull and power function distributions. We proved the equality of local proportionality of the reversed hazard rate and generalized reversed lack of memory property. Study of uncertainty is a subject of interest common to reliability, survival analysis, actuary, economics, business and many other fields. However, in many realistic situations, uncertainty is not necessarily related to the future but can also refer to the past. Recently, Di Crescenzo and Longobardi (2009) introduced a new measure of information called dynamic cumulative entropy. Dynamic cumulative entropy is suitable to measure information when uncertainty is related to the past, a dual concept of the cumulative residual entropy which relates to uncertainty of the future lifetime of a system. We redefine this measure in the whole real line and study its properties. We also discuss the implications of generalized reversed lack of memory property on dynamic cumulative entropy and past entropy.In this study, we extend the idea of reversed lack of memory property to the discrete set up. Here we investigate the discrete class of distributions characterized by the discrete reversed lack of memory property. The concept is extended to the bivariate case and bivariate distributions characterized by this property are also presented. The implication of this property on discrete reversed hazard rate, mean past life, and discrete past entropy are also investigated.

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The present study is focused on the intensity distribution of rainfall in different classes and their contribution to the total seasonal rainfall. In addition, we studied the spatial and diurnal variation of the rainfall in the study areas. For the present study, we retrieved data from TRMM (Tropical Rain Measuring Mission) rain rate available in every 3 h temporal and 25 km spatial resolutions. Moreover, station rainfall data is used to validate the TRMM rain rate and found significant correlation between them (linear correlation coefficients are 0.96, 0.85, 0.75 and 0.63 for the stations Kota Bharu, Senai, Cameron highlands and KLIA, respectively). We selected four areas in the Peninsular Malaysia and they are south coastal, east coastal, west coastal and highland regions. Diurnal variation of frequency of rain occurrence is different for different locations. We noticed bimodal variation in the coastal areas in most of the seasons and unimodal variation in the highland/inland area. During the southwest monsoon period in the west coastal stations, there is no distinct diurnal variation. The distribution of different intensity classes during different seasons are explained in detail in the results

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Type and rate of fertilizers influence the level of soil organic carbon (Corg) and total nitrogen (Nt) markedly, but the effect on C and N partitioning into different pools is open to question. The objectives of the present work were to: (i) quantify the impact of fertilizer type and rate on labile, intermediate and passive C and N pools by using a combination of biological, chemical and mathematical methods; (ii) explain previously reported differences in the soil organic matter (SOM) levels between soils receiving farmyard manure with or without biodynamic preparations by using Corg time series and information on SOM partitioning; and (iii) quantify the long-term and short-term dynamics of SOM in density fractions and microbial biomass as affected by fertilizer type and rate and determine the incorporation of crop residues into labile SOM fractions. Samples were taken from a sandy Cambisol from the long-term fertilization trial in Darmstadt, Germany, founded in 1980. The nine treatments (four field replicates) were: straw incorporation plus application of mineral fertilizer (MSI) and application of rotted farmyard manure with (DYN) or without (FYM) addition of biodynamic preparations, each at high (140 – 150 kg N ha-1 year-1; MSIH, DYNH, FYMH), medium (100 kg N ha-1 year-1; MSIM, DYNM, FYMM) and low (50 – 60 kg N ha-1 year-1; MSIL, DYNL, FYML) rates. The main findings were: (i) The stocks of Corg (t ha-1) were affected by fertilizer type and rate and increased in the order MSIL (23.6), MSIM (23.7), MSIH (24.2) < FYML (25.3) < FYMM (28.1), FYMH (28.1). Stocks of Nt were affected in the same way (C/N ratio: 11). Storage of C and N in the modelled labile pools (turnover times: 462 and 153 days for C and N, respectively) were not influenced by the type of fertilizer (FYM and MSI) but depended significantly (p ≤ 0.05) on the application rate and ranged from 1.8 to 3.2 t C ha 1 (7 – 13% of Corg) and from 90 to 140 kg N ha-1 (4-5% of Nt). In the calculated intermediate pool (C/N ratio 7), stocks of C were markedly higher in FYM treatments (15-18 t ha-1) compared to MSI treatments (12-14 t ha-1). This showed that differences in SOM stocks in the sandy Cambisol induced by fertilizer rate may be short-lived in case of changing management, but differences induced by fertilizer type may persist for decades. (ii) Crop yields, estimated C inputs (1.5 t ha-1 year-1) with crop residue, microbial bio¬mass C (Cmic, 118 – 150 mg kg-1), microbial biomass N (17 – 20 mg kg-1) and labile C and N pools did not differ significantly between FYM and DYN treatments. However, labile C increased linearly with application rate (R2 = 0.53) from 7 to 11% of Corg. This also applied for labile N (3.5 to 4.9% of Nt). The higher contents of Corg in DYN treatments existed since 1982, when the first sampling was conducted for all individual treatments. Contents of Corg between DYN and FYM treatments con-verged slightly since then. Furthermore, at least 30% of the difference in Corg was located in the passive pool where a treatment effect could be excluded. Therefore, the reported differences in Corg contents existed most likely since the beginning of the experiment and, as a single factor of biodynamic agriculture, application of bio-dynamic preparations had no effect on SOM stocks. (iii) Stocks of SOM, light fraction organic C (LFOC, ρ ≤ 2.0 g cm-3), light fraction organic N and Cmic decreased in the order FYMH > FYML > MSIH, MSIL for all sampling dates in 2008 (March, May, September, December). However, statistical significance of treatment effects differed between the dates, probably due to dif-ferences in the spatial variation throughout the year. The high proportion of LFOC on total Corg stocks (45 – 55%) highlighted the importance of selective preservation of OM as a stabilization mechanism in this sandy Cambisol. The apparent turnover time of LFOC was between 21 and 32 years, which agreed very well with studies with substantially longer vegetation change compared to our study. Overall, both approaches; (I) the combination of incubation, chemical fractionation and simple modelling and (II) the density fractionation; provided complementary information on the partitioning of SOM into pools of different stability. The density fractionation showed that differences in Corg stocks between FYM and MSI treatments were mainly located in the light fraction, i.e. induced by higher recalcitrance of the organic input in the FYM treatments. Moreover, the use of the combination of biological, chemical and mathematical methods indicated that effects of fertilizer rate on total Corg and Nt stocks may be short-lived, but that the effect of fertilizer type may persist for longer time spans in the sandy Cambisol.

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This work aims to test the equilibrium relations of two international macroeconomics models for Colombia, Chile, Mexico and Brazil. The first model is the rational expectation hypothesis (REH) where three key relations will be tested: Purchasing Power Parity (PPP), Uncovered Interest Rate Parity (UIP) and the Fisher Parity condition. The second model follows the line of though of Imperfect Knowledge Economics (IKE) where two equilibrium relations will be tested. According to IKE, even under the assumption that agents are rational, the presence of speculative behavior in financial markets helps explain the long swings often observed in the behavior of exchange rates. The results support the view that the predictions of the IKE model hold for Colombia, while those of the REH hold for both Brazil and Mexico. Mixed findings are obtained for Chile.

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Este documento propone un modelo para la estructura a plazos del riesgo interbancario a partir del spread entre los Interest Rate Swap (IRS) y los Overnight Indexed Swaps (OIS) en dólares durante la crisis financiera 2007-08 y la crisis del euro en 2010. Adicionalmente hace la descomposición del riesgo interbancario entre riesgo de default y no-default (liquidez). Los resultados sugieren que la crisis financiera tuvo importantes repercusiones en la estructura a plazos del riesgo interbancario y sus componentes: en los años previos a la crisis, el riesgo de no-default explicaba la mayor parte del riesgo interbancario; durante la crisis y posterior a ella, el riesgo de default conducía el comportamiento del riesgo interbancario. Adicionalmente, se encuentra que, a partir de la estructura a plazos de cada componente del riesgo interbancario, la crisis financiera se caracterizó por ser un problema más de corto que de largo plazo, en contraste con la crisis del euro de 2010. Estos resultados siguen lo propuesto por Filipovic & Trolle (2012) y dejan importantes implicaciones sobre el riesgo interbancario durante los periodos de stress financiero.

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El desarrollo del mercado financiero en Colombia, ha hecho que la integr ación con los merados financieros internacionales sea cada vez más evidente. Es por esto que el estudio del grado de relación de nuestras tasas de interés con las tasas de interés de las tasas internacionales, cobra relevancia. Este estudio, busca evidencia sobre el cumplimiento de la hipótesis de paridad descubierta de intereses y la hipótesis de expectativas racionales, a través del uso de las curvas cero cupón de Colombia y Estados Unidos, siguiendo la metodología derivada del estudio de Bekaert (2002). Se encuentra que el cumplimiento de ambas hipótesis, simultáneamente, no es un hecho común entre los diferenc iales de tasas de Colombia y Estados Unidos. Además, en algunos casos, se encuentra que las hipótesis no se cumplen entre las tasas de interés de la misma nacionalidad.

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En este documento está desarrollado un modelo de mercado financiero basado en movimientos aleatorios con tiempo continuo, con velocidades constantes alternantes y saltos cuando hay cambios en la velocidad. Si los saltos en la dirección tienen correspondencia con la dirección de la velocidad del comportamiento aleatorio subyacente, con respecto a la tasa de interés, el modelo no presenta arbitraje y es completo. Se construye en detalle las estrategias replicables para opciones, y se obtiene una presentación cerrada para el precio de las opciones. Las estrategias de cubrimiento quantile para opciones son construidas. Esta metodología es aplicada al control de riesgo y fijación de precios de instrumentos de seguros.

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Este documento propone un modelo para la estructura a plazos del riesgo interbancario a partir del spread entre los Interest Rate Swap (IRS) y los Overnight Indexed Swaps (OIS) en dólares durante la crisis financiera 2007-08 y la crisis del euro en 2010. Adicionalmente hace la descomposición del riesgo interbancario entre riesgo de default y no-default (liquidez). Los resultados sugieren que la crisis financiera tuvo importantes repercusiones en la estructura a plazos del riesgo interbancario y sus componentes: en los años previos a la crisis, el riesgo de no-default explicaba la mayor parte del riesgo interbancario; durante la crisis y posterior a ella, el riesgo de default conducía el comportamiento del riesgo interbancario. Adicionalmente, se encuentra que, a partir de la estructura a plazos de cada componente del riesgo interbancario, la crisis financiera se caracterizó por ser un problema más de corto que de largo plazo, en contraste con la crisis del euro de 2010. Estos resultados siguen lo propuesto por Filipovic & Trolle (2012) y dejan importantes implicaciones sobre el riesgo interbancario durante los periodos de stress financiero.

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This thesis presents population dynamics models that can be applied to predict the rate of spread of the Neolithic transition (change from hunter-gathering to farming economics) across the European continent, which took place about 9000 to 5000 years ago. The first models in this thesis provide predictions at a continental scale. We develop population dynamics models with explicit kernels and apply realistic data. We also derive a new time-delayed reaction-diffusion equation which yields speeds about a 10% slower than previous models. We also deal with a regional variability: the slowdown of the Neolithic front when reaching the North of Europe. We develop simple reaction-diffusion models that can predict the measured speeds in terms of the non-homogeneous distribution of pre-Neolithic (Mesolithic) population in Europe, which were present in higher densities at the North of the continent. Such models can explain the observed speeds.

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In this new CEPS Commentary, Jacopo Carmassi, Carmine Di Noia and Stefano Micossi present a rationale and detailed outline for the creation of a banking union in Europe. They argue that it is essential to clearly distinguish between what is needed to address a ‘systemic’ confidence crisis hitting the banking system – which is mainly or solely a eurozone problem – and ‘fair weather’ arrangements to prevent individual bank crises and, when they occur, to manage them in an orderly fashion so as to minimise systemic spillovers and the cost to taxpayers, which is of concern for the entire European Union.

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This Working Document by Daniel Gros presents a simple model that incorporates two types of sovereign default cost: first, a lump-sum cost due to the fact that the country does not service its debt fully and is recognised as being in default status, by ratings agencies, for example. Second, a cost that increases with the size of the losses (or haircut) imposed on creditors whose resistance to a haircut increases with the proportional loss inflicted upon them. One immediate implication of the model is that under some circumstances the creditors have a (collective) interest to forgive some debt in order to induce the country not to default. The model exhibits a potential for multiple equilibria, given that a higher interest rate charged by investors increases the debt service burden and thus the temptation to default. Under very high debt levels credit rationing can set in as the feedback loop between higher interest rates and the higher incentive to default can become explosive. The introduction of uncertainty makes multiple equilibria less likely and reduces their range.