Comparaison de la performance du point de vue empirique de systèmes de demandes alternatifs

Dans ce papier, quatre versions de systèmes de demande différentiels sont comparés sur le plan empirique : le système de Rotterdam, une version du système de demande quasi idéal (Almost Ideal Demand), le système du Bureau Central des Statistiques (CBS) et le système NBR. Ces systèmes possèdent des points en commun au niveau des variables explicatives, mais diffèrent sur le plan de la transformation non linéaire de la variable endogène. La méthode de McAleer (1983) du test par addition de variables dans le cas d’une équation est cette fois appliquée à des vecteurs d’équations dans lesquelles les variables dépendantes du système sont sujettes à des transformations non linéaires. Une caractéristique intéressante dans la procédure du test par addition de variables réside dans le fait que la condition d’additivité peut s’appliquer de manière simple. Des données annuelles sur la période 1921-1981 aux Pays-Bas sont utilisées pour l’étude empirique et consistent en quatre groupes principaux de dépenses de consommation de ménages. Parmi les principaux résultats des estimations, on trouve qu’aucun système ne domine les autres pour expliquer les données. En comparant chaque système, on trouve que le système CBS est celui qui fournit les résultats les meilleurs, le système NBR les moins bons et les deux autres systèmes se positionnent entre ces deux extrêmes. Néanmoins, la spécification des coefficients de prix dans le système de Rotterdam donne de meilleurs résultats que dans le système AID.In this paper four versions of differential demand systems are compared empirically: namely, the Rotterdam system, a version of the Almost Ideal Demand (AID) system, the Central Bureau of Statistics (CBS) system, and the NBR system. These systems share common right-hand sides but differ in the non-linear data transformations of the endogenous variable. The variable addition testing method of McAleer (1983) for single equations is extended to vectors of equations in which the dependent variables of competing systems are subject to non-linear data transformations. An appealing feature of the variable addition testing procedure is that it accommodates the adding-up condition in a straight-forward manner. Annual data over the period 1921-1981 for The Netherlands for four major groups of consumer expenditure are used in the empirical application. It is found that no single system is dominant in explaining the data. Relatively speaking, the CBS system performs the best and the NBR system the worst, with the other two systems occupying intermediate positions. The specification of the price coefficients of the Rotterdam system appears to be empirically superior to that of the AID system

On the Empirical Content of Demand Analysis

Falsification of nontrivial empirical statements, of a statistical nature or not, is basically destructive. No wonder that it is rarely practiced. Rather than then abandoning a rejected null hypothesis, one tries to salvage it by looking for reasons why the rejection of an otherwise credible, plausible hypothesis occurs. One then attempts to modify the set-up in such a manner that formal rejection is avoided. Testing, in general, but specifically of nonnested hypotheses, can be seen as a kind of model selection. These issues are illustrated with examples from applied demand analysis: the testing of the homogeneity condition and of Slutsky symmetry and the choice of functional form for demand systems

On the Empirical Content of Demand Analysis

Falsification of nontrivial empirical statements, of a statistical nature or not, is basically destructive. No wonder that it is rarely practiced. Rather than then abandoning a rejected null hypothesis, one tries to salvage it by looking for reasons why the rejection of an otherwise credible, plausible hypothesis occurs. One then attempts to modify the set-up in such a manner that formal rejection is avoided. Testing, in general, but specifically of nonnested hypotheses, can be seen as a kind of model selection. These issues are illustrated with examples from applied demand analysis: the testing of the homogeneity condition and of Slutsky symmetry and the choice of functional form for demand systems.demand analysis, falsification, homogeneity condition, model selection, symmetry condition,

Comparaison de la performance du point de vue empirique de systèmes de demandes alternatifs

Dans ce papier, quatre versions de systèmes de demande différentiels sont comparés sur le plan empirique : le système de Rotterdam, une version du système de demande quasi idéal (Almost Ideal Demand), le système du Bureau Central des Statistiques (CBS) et le système NBR. Ces systèmes possèdent des points en commun au niveau des variables explicatives, mais diffèrent sur le plan de la transformation non linéaire de la variable endogène. La méthode de McAleer (1983) du test par addition de variables dans le cas d’une équation est cette fois appliquée à des vecteurs d’équations dans lesquelles les variables dépendantes du système sont sujettes à des transformations non linéaires. Une caractéristique intéressante dans la procédure du test par addition de variables réside dans le fait que la condition d’additivité peut s’appliquer de manière simple. Des données annuelles sur la période 1921-1981 aux Pays-Bas sont utilisées pour l’étude empirique et consistent en quatre groupes principaux de dépenses de consommation de ménages. Parmi les principaux résultats des estimations, on trouve qu’aucun système ne domine les autres pour expliquer les données. En comparant chaque système, on trouve que le système CBS est celui qui fournit les résultats les meilleurs, le système NBR les moins bons et les deux autres systèmes se positionnent entre ces deux extrêmes. Néanmoins, la spécification des coefficients de prix dans le système de Rotterdam donne de meilleurs résultats que dans le système AID. </jats:p