Quelle est la valeur du coefficient d'Okun? Une analyse de type meta-regression

We selected a sample of 522 estimates of the Okun’s Law coeffi cient from literature to uncover the reasons for the diff erences in empirical results across studies and to estimate the ‘true’ OLC with meta-regression methodology. We show that there is evidence of both type I and type II bias amongst the papers studied. Taking into account those biases and then evaluating the 95% confi dence intervals of the true eff ects estimated with various methodologies, we fi nd that the estimated true OLC vary between a minimum value of –0,40 and a maximum value of –0,12. Moreover, the estimated OLCs are signifi cantly larger (in absolute value) with models using regional data or a linear time trend fi ltering procedure. On the other hand we fi nd that lower absolute values of the OLC are obtained with models using quarterly (or semestrial) data bases, data for developing countries, or non-linear models

Quelques développements récents des méthodes macroéconométriques

Au cours des dix ou quinze dernières années, les méthodes macroéconomiques ont profondément évolué. Ces développements se sont effectués dans des directions très variées, si bien qu’à l’heure actuelle le paysage est beaucoup plus complexe qu’il ne l’était au milieu des années 70. Le but de cet article est de fournir aux non-spécialistes de l’économétrie une description rapide de ce nouveau paysage. De façon à obtenir une image aussi fidèle que possible il nous a semblé qu’il fallait aborder cinq types de modèles : les modèles VAR, les modèles non stationnaires, les modèles ARCH, les modèles de moments généralisés et les modèles de déséquilibre.During the last ten or fifteen years, the macroeconometric methods have been deeply transformed. These developments have been made in various directions and the situation is now much more complicated than it was in the middle of the seventies. The aim of this article is to propose a brief description of this situation for people who are not specialists of econometric methodology. Among the various possible topics we found five of them particularly important: the VAR models, the nonstationary models, the ARCH models, the GMM models and the disequilibrium models

Prévision hydrologique à court terme par réseaux de neurones artificiels pour différentes combinaisons, spatialisations et sources des intrants.

Le potentiel de l’utilisation des réseaux de neurones artificiels en prévision hydrologique à court terme (un à sept jours à l’avance) a été démontré dans plusieurs études. Toutefois, les exemples d’utilisation en opérationnel restent limités et la compréhension de l’intérêt de plusieurs variables d’intrants au modèle pas encore entièrement déterminée. Le rôle de la spatialisation des intrants dans ce type de modèle n’est pas connu. Cette thèse examine le rôle de différents intrants, de leur discrétisation spatiale à un modèle de prévision hydrologique à court terme. Elle vise également à confronter différentes sources de données utilisées comme intrants au modèle. Le modèle de réseaux de neurones développé est un modèle à rétropropagation avec une couche cachée à six neurones. Quatre bassins versants situés en Nouvelle Angleterre (Androscoggin et Susquehanna) ou dans le sud du Québec (Au saumon et Magog) servent de cas d’étude pour faire la prévision durant l’été, défini du 1er mai au 31 octobre. Le modèle de prévision hydrologique vise à prévoir le débit au pas de temps journalier. Au minimum une variable météorologique et une variable d’état sont utilisées comme intrants au modèle ; la variable d’état est aussi mise à jour à chaque pas de temps en étant une sortie du modèle. Deux environnements de travail sont exploités. L’environnement virtuel sert à identifier les variables d’intrants et la spatialisation les plus pertinentes pour la prévision hydrologique à court terme sur les bassins à l’étude. Le modèle hydrologique à base physique HYDROTEL est utilisé pour générer des séries de pseudo-observations hydrométéorologiques sur chaque site d’étude. Les expériences menées dans cet environnement virtuel révèlent que la meilleure configuration d’intrants utilise la température, la précipitation, l’humidité du sol en surface et le débit. De plus, elles révèlent que les modèles global et spatialisé ont des résultats équivalents. Basé sur les résultats obtenus en environnement virtuel, l’environnement réel utilise des données d’observations pour le débit et l’humidité et des données de réanalyses de température et de précipitation pour la météo. Les résultats montrent un réel potentiel dans l’utilisation d’un réseau de mesure in situ de l’humidité au sol pour faire de la prévision hydrologique. En revanche, la qualité des prévisions est très réduite pour les faibles débits

Motion-based segmentation and tracking of dynamic radar clutters

This paper deals with radar clutter classification and spatial short term forecasting (clutter types recognition and trackin g of shifting and geometrical deformation parameters) . This functionality is provided by use of, spatial and spatio—tempora l statistical segmentation to differentiate static clutter from dynamic ones, and either snakes technics together with kalman filte r or hierarchical deformation model methods to forecast homogenous clutters . This process could have numerous applications : dynamic classification of clutters provides an environment synthesis used to operate automatic radar management of both emissio n modes and reception algorithms alike (signal and data processing, tracking), as well as short term forecasting of harsh atmospheri c disturbance (storm, lashing rain clouds, hail storm, powder snow clouds, . . .) for an optimal and secure civil air traffic management.Cet article traite de la classification et de l'estimation spatiale «à court terme » des fouillis radar (reconnaissance du type de fouillis et pistage de ses paramètres de déplacement et de déformation). Pour ce faire, nous utilisons des algorithmes de segmentations spatiale et spatio-temporelle statistiques pour la localisation différençiée entre fouillis « statiques » et fouillis « dynamiques », ainsi que l'utilisation, soient conjointement des techniques de contours actifs et de filtrage de Kalman, soient des méthodes de modélisation hiérarchique des déformations pour le suivi dynamique des fouillis homogènes. Ce procédé peut avoir différentes applications: une synthèse de l'environnement par une classification dynamique des fouillis permettant la gestion automatique du radar tant à l'émission (modes du radar) qu'à la reception (traitement du signal et des données, pistage), ainsi que l'estimation « à court terme » de l'évolution de certains phénomènes atmosphériques sévères (orages, fronts de pluie intense, grêle, neige compacte,...) pour une gestion optimisée et sécurisée du trafic aérien civil

Quelques développements récents des méthodes macroéconométriques

During the last ten or fifteen years, the macroeconometric methods have been deeply transformed. These developments have been made in various directions and the situation is now much more complicated than it was in the middle of the seventies. The aim of this article is to propose a brief description of this situation for people who are not specialists of econometric methodology. Among the various possible topics we found five of them particularly important: the VAR models, the nonstationary models, the ARCH models, the GMM models and the disequilibrium models. Au cours des dix ou quinze dernières années, les méthodes macroéconomiques ont profondément évolué. Ces développements se sont effectués dans des directions très variées, si bien qu’à l’heure actuelle le paysage est beaucoup plus complexe qu’il ne l’était au milieu des années 70. Le but de cet article est de fournir aux non-spécialistes de l’économétrie une description rapide de ce nouveau paysage. De façon à obtenir une image aussi fidèle que possible il nous a semblé qu’il fallait aborder cinq types de modèles : les modèles VAR, les modèles non stationnaires, les modèles ARCH, les modèles de moments généralisés et les modèles de déséquilibre.

Modèles probabilistes formels pour problèmes cognitifs usuels

International audienceHow can an incomplete and uncertain model of the environment be used to perceive, infer, decide and act efficiently? This is the challenge that both living and artificial cognitive systems have to face. Symbolic logic is, by its nature, unable to deal with this question. The subjectivist approach to probability is an extension to logic that is designed specifically to face this challenge. In this paper, we review a number of frequently encountered cognitive issues and cast them into a common Bayesian formalism. The concepts we review are ambiguities, fusion, multimodality, conflicts, modularity, hierarchies and loops. First, each of these concepts is introduced briefly using some examples from the neuroscience, psychophysics or robotics literature. Then, the concept is formalized using a template Bayesian model. The assumptions and common features of these models, as well as their major differences, are outlined and discussed.Comment un modèle incomplet et incertain de l'environnement peut-il être utilisé pour décider, agir, apprendre, raisonner et percevoir efficacement ? Voici le défi central que les systèmes cognitifs tant naturels qu'artificiels doivent résoudre. La logique, de par sa nature même, faite de certitudes et ne laissant aucune place au doute, est incapable de répondre à cette question. L'approche subjectiviste des probabilités est une extension de la logique conçue pour pallier ce manque. Dans cet article, nous passons en revue un ensemble de problèmes cognitifs usuels et nous montrons comment les formuler et les résoudre avec un formalisme probabiliste unique. Les concepts abordés sont : l'ambigüité, la fusion, la multi-modalité, les conflits, la modularité, les hiérarchies et les boucles. Chacune de ces questions est tout d'abord brièvement présentée à partir d'exemples venant des neurosciences, de la psychophysique ou de la robotique. Ensuite, le concept est formalisé en utilisant un modèle générique bayésien. Enfin, les hypothèses, les points communs et les différences de chacun de ces modèles sont analysés et discutés

Comparaison des méthodes de sélection de structures de modèles non-linéaires en prédiction de séries temporelles: Application à la prévision des cycles endogènes des séries de la production industrielle en Tunisie

The nonlinear forecast of univariate time-series with discrete time is an exciting area of research. To develop efficient forecasting models, it must be able to understand precisely the related issues, unresolved in their particularities. The major difficulty is to choose from a possible family of future data generating process. However, normally in Econometrics, a real data generation process of observed time series is modeled with a stochastic process. But more important here is to assume that time series are generated by a deterministic dynamical system rather than a random process. In this case, the real issue mentioned is the dichotomy between deterministic and residual part of a data generating process.This thesis is organized as part of the econometrics of non-linear processes and chaos theory and admits on the analysis and prediction of the situation in Tunisia. Our guiding reference simply comes from the need to study and predict the contemporary phenomenon of endogenous instability of fluctuations of variables macroeconomic. Thus our original contribution is an explanation of endogenous cycle fluctuations of the index of industrial production in Tunisia and forecast analysis by threshold models with smooth transition of STAR Type (Smooth transition autoregressive) univariate.From then on, trying to make some theoretical and empirical insights on this subject, our results advocate the idea that the instability of the dynamic balance which is an endogenous weakening mechanism is causing dynamic cyclic structures by bifurcation (endogenous cycles) following a change of qualitative properties of the equilibrium at the level of the dynamics of nonlinear econometric model with a smooth transition of regime shift. But also, this growing fragility can sometimes result in massive and persistent asymmetries that reflect the sensitivity to initial conditions (Butterfly effect), causing endogenous instability of nonlinear model via a chaotic dynamics which is the major source of its inefficiency in anticipation of materials especially over a long period.The work presented in this thesis, with the goal of understanding a better representation of nonlinear dynamical fluctuations of self-sustained endogenous cycles of series of industrial production in Tunisia using the STAR univariate modeling, come from a very interesting personal reflection highlighting the contribution of the various techniques of analysis and forecasting of the economy, knowing that not only the growing interest but also the relevance of the results they provided for the prediction in an area of instability of dynamic structures. However, this presentation is still insufficient to provide a comprehensive and final study of, first, the dynamics of nonlinear models in the econometrics of time series, and secondly of predictive performance models to change plans with smooth transition so specified, to answer definitively many question marks that remain open until now.La prévision non-linéaire de séries temporelles univariées à temps discret est un domaine passionnant de recherche. Pour élaborer des modèles de prévision performants, il faut pouvoir comprendre précisément les problèmes en relation, non encore résolues, dans leurs particularités. La difficulté majeure est de choisir parmi une famille possible de processus générateurs de données celui qui est capable d'être qualifié comme étant le meilleur processus générateur de données futures. Or, normalement en économétrie, un processus générateur de données réelles observées d'une série temporelle est modélisé à l'aide d'un processus stochastique. Mais, le plus important ici est de supposer qu'une série temporelle est générée par un système dynamique déterministe plutôt qu'un processus aléatoire. Dans ce cas, le véritable problème évoqué est celui de la dichotomie entre partie déterministe et partie résiduelle d'un processus générateur de données.Cette thèse s'articule dans le cadre de l'économétrie des processus non linéaires en moyennes et de la théorie de chaos. Elle admet pour objet l'analyse et la prévision de la conjoncture en Tunisie. Notre fil conducteur provient tout simplement de la nécessité d'étudier et de prédire le phénomène contemporaine de l'instabilité endogène des fluctuations des variables macro-économiques qui est un sujet d'intérêt primordial aujourd'hui. Ainsi, notre apport originel consiste on l'explication et la modélisation des fluctuations du cycle endogène de l’indice de la production industrielle en Tunisie et son analyse prévisionnelle par les modèles à seuil avec transition lisse de type STAR (Smooth transition autoregressive) univariée.Dés lors, on essayant de suivre une démarche méthodologique permettant d'apporter quelques éclairages théoriques qu'empiriques sur ce sujet d'actualité, nos résultats préconisent d'une part l'idée selon laquelle l'instabilité de l'équilibre dynamique qui est un mécanisme de fragilisation endogène est à l'origine des dynamiques des structures cycliques par bifurcation (cycles endogènes), suite à un changement des propriétés qualitatives de l'équilibre au niveau de la dynamique du modèle économétrique non linéaire avec changement de régime par transition lisse. D'autre part, cette fragilisation croissante peut se traduire parfois par des asymétries massives et persistantes qui traduisent la sensibilité aux conditions initiales (effet papillon), qui cause l'instabilité endogène du modèle non linéaire via une dynamique chaotique qui est la majeure source de son inefficacité en matière de prévision surtout sur une longue période.Les travaux présentés dans ce thèse, ayant comme but d'appréhender une meilleure représentation des dynamiques non-linéaires des fluctuations auto-entretenues des cycles endogènes des séries de la production industrielle en Tunisie à l'aide de la modélisation STAR univariée. Ils sont issus d'une réflexion personnelle très intéressante mettant en évidence l'apport des diverses techniques d'analyse et de prévision de la conjoncture, sachant non seulement l'intérêt grandissant pour l'effort de diagnostic et d'évaluation de l'efficacité des décisions de planification stratégiques, mais aussi de la pertinence des résultats qu'elles fournies pour la prédiction dans un domaine d'instabilité des structures dynamiques. Néanmoins, cette présentation reste insuffisante pour fournir une étude complète et finale d'une part, des dynamiques des modèles non linéaires en économétrie des séries temporelles et d'autre part, des performances prévisionnelles des modèles à changement de régimes avec transition lisse, ainsi spécifiés, pour répondre définitivement à de nombreux points d'interrogations qui restent ouverts jusqu'à maintenant

Désaisonnalisation des agrégats monétaires : Mise en place d’une chaîne rénovée.

The analysis of seasonality in economics and the development of new seasonal adjustment procedures have been following new directions in the last twenty years. We study this question through the work performed at the Banque de France (Monetary Statistic and Studies Directorate) to compile new seasonally adjusted (SA) data. A brief discussion of the academic literature show the necessity to complement the existing software with empirical rules fixed by the practitioner in order to make all the methodological choices clear, thus avoiding any ambiguity. In the implementation of the new production process, we focus on the revision policy of some keys parameters of the whole process in order to minimize the subsequent revisions in the publication of SA data. We illustrate this new methodology with SA series relating to monetary aggregates, including loans to enterprises and to households, and provide a detailed analysis of the consistency between flows and outstanding amount SA figures, an issue particularly relevant for monetary an financial data.Seasonal Adjustment Methods ; Monetary Aggregates ; Outliers ; SARIMA Models ; Spectral Analysis.