938 resultados para Price dynamics model with memory
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Multi-country models have not been very successful in replicating important features of the international transmission of business cycles. Standard models predict cross-country correlations of output and consumption which are respectively too low and too high. In this paper, we build a multi-country model of the business cycle with multiple sectors in order to analyze the role of sectoral shocks in the international transmission of the business cycle. We find that a model with multiple sectors generates a higher cross-country correlation of output than standard one-sector models, and a lower cross-country correlation of consumption. In addition, it predicts cross-country correlations of employment and investment that are closer to the data than the standard model. We also analyze the relative effects of multiple sectors, trade in intermediate goods, imperfect substitution between domestic and foreign goods, home preference, capital adjustment costs, and capital depreciation on the international transmission of the business cycle.
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In this paper, we characterize the asymmetries of the smile through multiple leverage effects in a stochastic dynamic asset pricing framework. The dependence between price movements and future volatility is introduced through a set of latent state variables. These latent variables can capture not only the volatility risk and the interest rate risk which potentially affect option prices, but also any kind of correlation risk and jump risk. The standard financial leverage effect is produced by a cross-correlation effect between the state variables which enter into the stochastic volatility process of the stock price and the stock price process itself. However, we provide a more general framework where asymmetric implied volatility curves result from any source of instantaneous correlation between the state variables and either the return on the stock or the stochastic discount factor. In order to draw the shapes of the implied volatility curves generated by a model with latent variables, we specify an equilibrium-based stochastic discount factor with time non-separable preferences. When we calibrate this model to empirically reasonable values of the parameters, we are able to reproduce the various types of implied volatility curves inferred from option market data.
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This paper tests the predictions of the Barro-Gordon model using US data on inflation and unemployment. To that end, it constructs a general game-theoretical model with asymmetric preferences that nests the Barro-Gordon model and a version of Cukierman’s model as special cases. Likelihood Ratio tests indicate that the restriction imposed by the Barro-Gordon model is rejected by the data but the one imposed by the version of Cukierman’s model is not. Reduced-form estimates are consistent with the view that the Federal Reserve weights more heavily positive than negative unemployment deviations from the expected natural rate.
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This paper studies the persistent effects of monetary shocks on output. Previous empirical literature documents this persistence, but standard general equilibrium models with sticky prices fail to generate output responses beyond the duration of nominal contracts. This paper constructs and estimates a general equilibrium model with price rigidities, habit formation, and costly capital adjustment. The model is estimated via Maximum Likelihood using US data on output, the real money stock, and the nominal interest rate. Econometric results suggest that habit formation and adjustment costs to capital play an important role in explaining the output effects of monetary policy. In particular, impulse response analysis indicates that the model generates persistent, hump-shaped output responses to monetary shocks.
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In this paper, we propose several finite-sample specification tests for multivariate linear regressions (MLR) with applications to asset pricing models. We focus on departures from the assumption of i.i.d. errors assumption, at univariate and multivariate levels, with Gaussian and non-Gaussian (including Student t) errors. The univariate tests studied extend existing exact procedures by allowing for unspecified parameters in the error distributions (e.g., the degrees of freedom in the case of the Student t distribution). The multivariate tests are based on properly standardized multivariate residuals to ensure invariance to MLR coefficients and error covariances. We consider tests for serial correlation, tests for multivariate GARCH and sign-type tests against general dependencies and asymmetries. The procedures proposed provide exact versions of those applied in Shanken (1990) which consist in combining univariate specification tests. Specifically, we combine tests across equations using the MC test procedure to avoid Bonferroni-type bounds. Since non-Gaussian based tests are not pivotal, we apply the “maximized MC” (MMC) test method [Dufour (2002)], where the MC p-value for the tested hypothesis (which depends on nuisance parameters) is maximized (with respect to these nuisance parameters) to control the test’s significance level. The tests proposed are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995. Our empirical results reveal the following. Whereas univariate exact tests indicate significant serial correlation, asymmetries and GARCH in some equations, such effects are much less prevalent once error cross-equation covariances are accounted for. In addition, significant departures from the i.i.d. hypothesis are less evident once we allow for non-Gaussian errors.
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We study the problem of testing the error distribution in a multivariate linear regression (MLR) model. The tests are functions of appropriately standardized multivariate least squares residuals whose distribution is invariant to the unknown cross-equation error covariance matrix. Empirical multivariate skewness and kurtosis criteria are then compared to simulation-based estimate of their expected value under the hypothesized distribution. Special cases considered include testing multivariate normal, Student t; normal mixtures and stable error models. In the Gaussian case, finite-sample versions of the standard multivariate skewness and kurtosis tests are derived. To do this, we exploit simple, double and multi-stage Monte Carlo test methods. For non-Gaussian distribution families involving nuisance parameters, confidence sets are derived for the the nuisance parameters and the error distribution. The procedures considered are evaluated in a small simulation experi-ment. Finally, the tests are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995.
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Ce texte propose des méthodes d’inférence exactes (tests et régions de confiance) sur des modèles de régression linéaires avec erreurs autocorrélées suivant un processus autorégressif d’ordre deux [AR(2)], qui peut être non stationnaire. L’approche proposée est une généralisation de celle décrite dans Dufour (1990) pour un modèle de régression avec erreurs AR(1) et comporte trois étapes. Premièrement, on construit une région de confiance exacte pour le vecteur des coefficients du processus autorégressif (φ). Cette région est obtenue par inversion de tests d’indépendance des erreurs sur une forme transformée du modèle contre des alternatives de dépendance aux délais un et deux. Deuxièmement, en exploitant la dualité entre tests et régions de confiance (inversion de tests), on détermine une région de confiance conjointe pour le vecteur φ et un vecteur d’intérêt M de combinaisons linéaires des coefficients de régression du modèle. Troisièmement, par une méthode de projection, on obtient des intervalles de confiance «marginaux» ainsi que des tests à bornes exacts pour les composantes de M. Ces méthodes sont appliquées à des modèles du stock de monnaie (M2) et du niveau des prix (indice implicite du PNB) américains
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This paper studies the transition between exchange rate regimes using a Markov chain model with time-varying transition probabilities. The probabilities are parameterized as nonlinear functions of variables suggested by the currency crisis and optimal currency area literature. Results using annual data indicate that inflation, and to a lesser extent, output growth and trade openness help explain the exchange rate regime transition dynamics.
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Barsky, House and Kimball (2007) show that introducing durable goods into a sticky-price model leads to negative sectoral comovement of production following a monetary policy shock and, under certain conditions, to aggregate neutrality. These results appear to undermine sticky-price models. In this paper, we show that these results are not robust to two prominent and realistic features of the data, namely input-output interactions and limited mobility of productive inputs. When extended to allow for both features, the sticky-price model with durable goods delivers implications in line with VAR evidence on the effects of monetary policy shocks.
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Ce mémoire traite du rôle des réseaux sociaux dans les trajectoires de vie des personnes qui vivent de l’aide sociale au Québec. La discrimination et la stigmatisation sont des processus émanant de rapports sociaux dans lesquels peuvent être inscrites ces personnes du fait de leurs conditions de vie précaires. L’analyse des réseaux sociaux pourrait nous permettre de découvrir certaines dynamiques, propres à ces rapports sociaux, en portant sur leur caractère qualitatif et temporel. Nous avons eu recours aux récits de vie afin d’identifier certains réseaux sociaux émergeant du discours et d’élaborer un modèle d’analyse qualitative des réseaux sociaux dans une perspective de trajectoire de vie. Cette étape a permis de percevoir l’existence d’un lien entre certains événements importants du récit et les transformations des relations. Nous avons également relevé dans le discours des indicateurs de la qualité des contacts selon leur contribution « positive », « négative » ou « neutre » dans la trajectoire. La comparaison des trajectoires des personnes sélectionnées a permis d’identifier des morphologies de réseaux similaires et de dresser une typologie. Les types ont pu être identifiés en fonction des trois catégories dominantes de contacts évoquées par les répondants : la famille, les connaissances, et les organismes. La mention de l’aide sociale, de contacts en psychiatrie ou même le passage sous silence par le répondant d’une de ces catégories a permis de nuancer la typologie et de recenser onze types de réseaux. Afin d’évaluer l’intérêt de ce modèle d’analyse, nous avons tenté une opérationnalisation exploratoire de la typologie.
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Cette thèse examine les effets des imperfections des marchés financiers sur la macroéconomie. Plus particulièrement, elle se penche sur les conséquences de la faillite dans les contrats financiers dans une perspective d'équilibre général dynamique. Le premier papier construit un modèle qui utilise l'avantage comparatif des banques dans la gestion des situations de détresse financière pour expliquer le choix des firmes entre les prêts bancaires et les prêts du marché financier. Le modèle réussit à expliquer pourquoi les firmes plus petites préfèrent le financement bancaire et pourquoi les prêts bancaires sont plus répandus en Europe. Le premier fait est expliqué par le lien négatif entre la valeur nette de l'entreprise et la probabilité de faire faillite. Le deuxième fait s'explique par le coût fixe d'émission de bons plus élevé en Europe. Le deuxième papier examine l'interaction entre les contraintes de financement affectant les ménages et les firmes. Une interaction positive pourrait amplifier et augmenter la persistance de l'effet d'un choc agrégé sur l'économie. Je construis un nouveau modèle qui contient des primes de financement externes pour les firmes et les ménages. Dans le modèle de base avec prix et salaires flexibles, j'obtiens une faible interaction négative entre les coûts de financement des firmes et des ménages. Le facteur clé qui explique ce résultat est l'effet du changement contre cyclique du coût de financement des ménages sur leur offre de travail et leur demande de prêts. Dans une période d'expansion, cet effet augmente les taux d'intérêt, réduit l'investissement et augmente le coût de financement des entreprises. Le troisième papier ajoute les contraintes de financement des banques dans un modèle macroéconomiques avec des prêts hypothécaires et des fluctuations dans les prix de l'immobilier. Les banques dans le modèle ne peuvent pas complètement diversifier leurs prêts, ce qui génère un lien entre les risques de faillite des ménages et des banques. Il y a deux effets contraires des cycles économiques qui affectent la prime de financement externe de la banque. Premièrement, il y a un lien positif entre le risque de faillite des banques et des emprunteurs qui contribue à rendre le coût de financement externe des banques contre cyclique. Deuxiément, le lissage de la consommation par les ménages rend la proportion de financement externe des banques pro cyclique, ce qui tend à rendre le coût de financement bancaire pro cyclique. En combinant ces deux effets, le modèle peut reproduire des profits bancaires et des ratios d'endettement bancaires pro cycliques comme dans les données, mais pour des chocs non-financiers les frictions de financement bancaire dans le modèle n'ont pas un effet quantitativement significatif sur les principales variables agrégées comme la consommation ou l'investissement.
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Le prix efficient est latent, il est contaminé par les frictions microstructurelles ou bruit. On explore la mesure et la prévision de la volatilité fondamentale en utilisant les données à haute fréquence. Dans le premier papier, en maintenant le cadre standard du modèle additif du bruit et le prix efficient, on montre qu’en utilisant le volume de transaction, les volumes d’achat et de vente, l’indicateur de la direction de transaction et la différence entre prix d’achat et prix de vente pour absorber le bruit, on améliore la précision des estimateurs de volatilité. Si le bruit n’est que partiellement absorbé, le bruit résiduel est plus proche d’un bruit blanc que le bruit original, ce qui diminue la misspécification des caractéristiques du bruit. Dans le deuxième papier, on part d’un fait empirique qu’on modélise par une forme linéaire de la variance du bruit microstructure en la volatilité fondamentale. Grâce à la représentation de la classe générale des modèles de volatilité stochastique, on explore la performance de prévision de différentes mesures de volatilité sous les hypothèses de notre modèle. Dans le troisième papier, on dérive de nouvelles mesures réalizées en utilisant les prix et les volumes d’achat et de vente. Comme alternative au modèle additif standard pour les prix contaminés avec le bruit microstructure, on fait des hypothèses sur la distribution du prix sans frictions qui est supposé borné par les prix de vente et d’achat.
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La thèse comporte trois essais en microéconomie appliquée. En utilisant des modèles d’apprentissage (learning) et d’externalité de réseau, elle étudie le comportement des agents économiques dans différentes situations. Le premier essai de la thèse se penche sur la question de l’utilisation des ressources naturelles en situation d’incertitude et d’apprentissage (learning). Plusieurs auteurs ont abordé le sujet, mais ici, nous étudions un modèle d’apprentissage dans lequel les agents qui consomment la ressource ne formulent pas les mêmes croyances a priori. Le deuxième essai aborde le problème générique auquel fait face, par exemple, un fonds de recherche désirant choisir les meilleurs parmi plusieurs chercheurs de différentes générations et de différentes expériences. Le troisième essai étudie un modèle particulier d’organisation d’entreprise dénommé le marketing multiniveau (multi-level marketing). Le premier chapitre est intitulé "Renewable Resource Consumption in a Learning Environment with Heterogeneous beliefs". Nous y avons utilisé un modèle d’apprentissage avec croyances hétérogènes pour étudier l’exploitation d’une ressource naturelle en situation d’incertitude. Il faut distinguer ici deux types d’apprentissage : le adaptive learning et le learning proprement dit. Ces deux termes ont été empruntés à Koulovatianos et al (2009). Nous avons montré que, en comparaison avec le adaptive learning, le learning a un impact négatif sur la consommation totale par tous les exploitants de la ressource. Mais individuellement certains exploitants peuvent consommer plus la ressource en learning qu’en adaptive learning. En effet, en learning, les consommateurs font face à deux types d’incitations à ne pas consommer la ressource (et donc à investir) : l’incitation propre qui a toujours un effet négatif sur la consommation de la ressource et l’incitation hétérogène dont l’effet peut être positif ou négatif. L’effet global du learning sur la consommation individuelle dépend donc du signe et de l’ampleur de l’incitation hétérogène. Par ailleurs, en utilisant les variations absolues et relatives de la consommation suite à un changement des croyances, il ressort que les exploitants ont tendance à converger vers une décision commune. Le second chapitre est intitulé "A Perpetual Search for Talent across Overlapping Generations". Avec un modèle dynamique à générations imbriquées, nous avons étudié iv comment un Fonds de recherche devra procéder pour sélectionner les meilleurs chercheurs à financer. Les chercheurs n’ont pas la même "ancienneté" dans l’activité de recherche. Pour une décision optimale, le Fonds de recherche doit se baser à la fois sur l’ancienneté et les travaux passés des chercheurs ayant soumis une demande de subvention de recherche. Il doit être plus favorable aux jeunes chercheurs quant aux exigences à satisfaire pour être financé. Ce travail est également une contribution à l’analyse des Bandit Problems. Ici, au lieu de tenter de calculer un indice, nous proposons de classer et d’éliminer progressivement les chercheurs en les comparant deux à deux. Le troisième chapitre est intitulé "Paradox about the Multi-Level Marketing (MLM)". Depuis quelques décennies, on rencontre de plus en plus une forme particulière d’entreprises dans lesquelles le produit est commercialisé par le biais de distributeurs. Chaque distributeur peut vendre le produit et/ou recruter d’autres distributeurs pour l’entreprise. Il réalise des profits sur ses propres ventes et reçoit aussi des commissions sur la vente des distributeurs qu’il aura recrutés. Il s’agit du marketing multi-niveau (multi-level marketing, MLM). La structure de ces types d’entreprise est souvent qualifiée par certaines critiques de système pyramidal, d’escroquerie et donc insoutenable. Mais les promoteurs des marketing multi-niveau rejettent ces allégations en avançant que le but des MLMs est de vendre et non de recruter. Les gains et les règles de jeu sont tels que les distributeurs ont plus incitation à vendre le produit qu’à recruter. Toutefois, si cette argumentation des promoteurs de MLMs est valide, un paradoxe apparaît. Pourquoi un distributeur qui désire vraiment vendre le produit et réaliser un gain recruterait-il d’autres individus qui viendront opérer sur le même marché que lui? Comment comprendre le fait qu’un agent puisse recruter des personnes qui pourraient devenir ses concurrents, alors qu’il est déjà établi que tout entrepreneur évite et même combat la concurrence. C’est à ce type de question que s’intéresse ce chapitre. Pour expliquer ce paradoxe, nous avons utilisé la structure intrinsèque des organisations MLM. En réalité, pour être capable de bien vendre, le distributeur devra recruter. Les commissions perçues avec le recrutement donnent un pouvoir de vente en ce sens qu’elles permettent au recruteur d’être capable de proposer un prix compétitif pour le produit qu’il désire vendre. Par ailleurs, les MLMs ont une structure semblable à celle des multi-sided markets au sens de Rochet et Tirole (2003, 2006) et Weyl (2010). Le recrutement a un effet externe sur la vente et la vente a un effet externe sur le recrutement, et tout cela est géré par le promoteur de l’organisation. Ainsi, si le promoteur ne tient pas compte de ces externalités dans la fixation des différentes commissions, les agents peuvent se tourner plus ou moins vers le recrutement.
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Le but de cette thèse est d étendre la théorie du bootstrap aux modèles de données de panel. Les données de panel s obtiennent en observant plusieurs unités statistiques sur plusieurs périodes de temps. Leur double dimension individuelle et temporelle permet de contrôler l 'hétérogénéité non observable entre individus et entre les périodes de temps et donc de faire des études plus riches que les séries chronologiques ou les données en coupe instantanée. L 'avantage du bootstrap est de permettre d obtenir une inférence plus précise que celle avec la théorie asymptotique classique ou une inférence impossible en cas de paramètre de nuisance. La méthode consiste à tirer des échantillons aléatoires qui ressemblent le plus possible à l échantillon d analyse. L 'objet statitstique d intérêt est estimé sur chacun de ses échantillons aléatoires et on utilise l ensemble des valeurs estimées pour faire de l inférence. Il existe dans la littérature certaines application du bootstrap aux données de panels sans justi cation théorique rigoureuse ou sous de fortes hypothèses. Cette thèse propose une méthode de bootstrap plus appropriée aux données de panels. Les trois chapitres analysent sa validité et son application. Le premier chapitre postule un modèle simple avec un seul paramètre et s 'attaque aux propriétés théoriques de l estimateur de la moyenne. Nous montrons que le double rééchantillonnage que nous proposons et qui tient compte à la fois de la dimension individuelle et la dimension temporelle est valide avec ces modèles. Le rééchantillonnage seulement dans la dimension individuelle n est pas valide en présence d hétérogénéité temporelle. Le ré-échantillonnage dans la dimension temporelle n est pas valide en présence d'hétérogénéité individuelle. Le deuxième chapitre étend le précédent au modèle panel de régression. linéaire. Trois types de régresseurs sont considérés : les caractéristiques individuelles, les caractéristiques temporelles et les régresseurs qui évoluent dans le temps et par individu. En utilisant un modèle à erreurs composées doubles, l'estimateur des moindres carrés ordinaires et la méthode de bootstrap des résidus, on montre que le rééchantillonnage dans la seule dimension individuelle est valide pour l'inférence sur les coe¢ cients associés aux régresseurs qui changent uniquement par individu. Le rééchantillonnage dans la dimen- sion temporelle est valide seulement pour le sous vecteur des paramètres associés aux régresseurs qui évoluent uniquement dans le temps. Le double rééchantillonnage est quand à lui est valide pour faire de l inférence pour tout le vecteur des paramètres. Le troisième chapitre re-examine l exercice de l estimateur de différence en di¤érence de Bertrand, Duflo et Mullainathan (2004). Cet estimateur est couramment utilisé dans la littérature pour évaluer l impact de certaines poli- tiques publiques. L exercice empirique utilise des données de panel provenant du Current Population Survey sur le salaire des femmes dans les 50 états des Etats-Unis d Amérique de 1979 à 1999. Des variables de pseudo-interventions publiques au niveau des états sont générées et on s attend à ce que les tests arrivent à la conclusion qu il n y a pas d e¤et de ces politiques placebos sur le salaire des femmes. Bertrand, Du o et Mullainathan (2004) montre que la non-prise en compte de l hétérogénéité et de la dépendance temporelle entraîne d importantes distorsions de niveau de test lorsqu'on évalue l'impact de politiques publiques en utilisant des données de panel. Une des solutions préconisées est d utiliser la méthode de bootstrap. La méthode de double ré-échantillonnage développée dans cette thèse permet de corriger le problème de niveau de test et donc d'évaluer correctement l'impact des politiques publiques.
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Over the twentieth century, the allocation of womens' time changed dramatically. This paper explores the implications for the allocation of married womens' time stemming from: (1) the household revolution associated with the introduction of a variety of labor-saving devices in the home; (2) the remarkable increase in the relative wage of women; and (3) changes in childcare requirements associated with changes in fertility patterns. To do so, we construct a life-cycle model with home production and childcare constraints. The parameters of the childcare production function are estimated using micro evidence from U.S. time use data. We find that the increase in the relative wage of women is the most important explanation of the increase in married womens' market work time over the twentieth century. Changes in fertility had large effects up to 1980, but little effect thereafter. The declining price of durables has an appreciable effect only since 1980, an effect that is consistent with a broader interpretation of durable goods reflecting the marketization of home production.