Fonctions de production représentatives de fonctions à complémentarité stricte

Dans cet article, nous analysons des fonctions de production à complémentarité stricte dans le cas d’entreprises hétérogènes. Nous restreignant pour simplifier au cas de deux facteurs, nous avons: yi= Min (a1ix1i , a2ix2i), où les coefficients techniques a1i a2i dépendent de l’entreprise i considérée. Il est alors naturel d’introduire la fonction de production moyenne (ou représentative) définie par : y = g (x1, x2 ) = Min (a1x1, a2x2 ), où la moyenne est prise sur les coefficients techniques.Nous commençons par caractériser les fonctions de production pouvant s'interpréter comme fonctions représentatives de fonctions à complémentarité stricte. Nous discutons ensuite la possibilité d'hétérogénéité π sous jacente et appliquons notamment les résultats au cas des fonctions C.E.S.Finalement nous discutons des notions de plus ou moins grande hétérogénéité regardons comment elles sont liées aux biais d'interprétation sur les coefficients de substitution et nous servons de la famille de fonctions de production obtenues pour construire des comparaisons de distributions de facteurs en terme d'efficacité technique.In this paper, we analyse production function with complementary factors for the case of heterogenous firms. As an illustration, we restrict ourselves to the two factors case and we consider the functions: yi= Min (a1ix1i , a2ix2i), where the technical coefficients vary with the form. Then it is natural to introduce the representative function : y = g (x1, x2 ) = Min (a1x1, a2x2 ), where the average is taken with respect to the technical coefficients. We first characterize the functions which may be interpreted as representative and discuss the possibility to identify the heterogeneity distribution π from the representative production function g. These results are applied to the CES functions. Finally we discuss the notion of more or less heterogenous distribution, we examine how they are linked to heterogenity biases on the substitution coefficients and we use the obtained family of production technologies to introduce an ordering on the distributions of inputs in terms of technical efficiency

Multiregime Term Structure Models

The Ho and Lee model is the analogue for the study of the term structure of interest rates of the binomial tree introduced by Cox, Ross and Rubinstein in the one risky asset case. This model allows only for a small number of deformations of the term structure between two successive dates, and is therefore incompatible with available data. We propose here to reconcile tree approaches and statistical inference. We consider regime models for which the deformation of the term structure may behave randomly in each regime. Questions about constraints induced by no arbitrage are also addressed in a context of asymmetric information between traders and the econometrician in charge with the estimation.binomial model; term structure; interest rate; asymmetric information

Bulles spéculatives et transmission d’information sur le marché d’un bien stockable

Nous étudions l’évolution du prix d’équilibre pour un bien stockable à titre spéculatif. L’impact des différents paramètres structurels sur l’amplitude des bulles spéculatives est mis en évidence. De plus le paramètre auxiliaire lié à la présence d’anticipations rationnelles est interprété comme une mesure de la confiance accordée par les agents à leurs propres anticipations. Lorsque les agents sont différenciés, notamment par le niveau de l’information dont ils disposent, nous montrons que tous les spéculateurs atteignant un seuil d’information forment les mêmes anticipations. De la sorte, on peut caractériser les cas où le marché est efficient.We are interested in the evolution of the equilibrium price of a stockable commodity which can be demanded for speculative purposes. Using a model "à la Grossman", we determine all the possible price evolutions and we analyse the effect of the structural parameters on the growth of speculative bubbles. The model can be extended to the case of agents having diverse informations. It is shown that, if they have a minimal level of information, they form necessarily the same equilibrium price expectations. Then it is possible to characterize the cases where the market is efficient

Required Capital for Long-Run Risks

National audienceOne of the objectives of the recent microprudential regulation is to separate the computation of required capital for short-run and long-run risks. This paper provides a coherent framework to define, compute, and update these components. The approach is developed in greater details in the context of the transition to low-carbon economies. A numerical example is given

Bulles spéculatives et transmission d’information sur le marché d’un bien stockable

We are interested in the evolution of the equilibrium price of a stockable commodity which can be demanded for speculative purposes. Using a model "à la Grossman", we determine all the possible price evolutions and we analyse the effect of the structural parameters on the growth of speculative bubbles. The model can be extended to the case of agents having diverse informations. It is shown that, if they have a minimal level of information, they form necessarily the same equilibrium price expectations. Then it is possible to characterize the cases where the market is efficient. Nous étudions l’évolution du prix d’équilibre pour un bien stockable à titre spéculatif. L’impact des différents paramètres structurels sur l’amplitude des bulles spéculatives est mis en évidence. De plus le paramètre auxiliaire lié à la présence d’anticipations rationnelles est interprété comme une mesure de la confiance accordée par les agents à leurs propres anticipations. Lorsque les agents sont différenciés, notamment par le niveau de l’information dont ils disposent, nous montrons que tous les spéculateurs atteignant un seuil d’information forment les mêmes anticipations. De la sorte, on peut caractériser les cas où le marché est efficient.

Capital allocation for credit portfolios with kernel estimators

Determining contributions by sub-portfolios or single exposures to portfolio-wide economic capital for credit risk is an important risk measurement task. Often economic capital is measured as Value-at-Risk (VaR) of the portfolio loss distribution. For many of the credit portfolio risk models used in practice, the VaR contributions then have to be estimated from Monte Carlo samples. In the context of a partly continuous loss distribution (i.e. continuous except for a positive point mass on zero), we investigate how to combine kernel estimation methods with importance sampling to achieve more efficient (i.e. less volatile) estimation of VaR contributions.Comment: 22 pages, 12 tables, 1 figure, some amendment

Identication-robust moment-based tests for Markov switching in autoregressive models

This paper develops tests of the null hypothesis of linearity in the context of autoregressive models with Markov-switching means and variances. These tests are robust to the identification failures that plague conventional likelihood-based inference methods. The approach exploits the moments of normal mixtures implied by the regime-switching process and uses Monte Carlo test techniques to deal with the presence of an autoregressive component in the model specification. The proposed tests have very respectable power in comparison with the optimal tests for Markov-switching parameters of Carrasco et al. (2014), and they are also quite attractive owing to their computational simplicity. The new tests are illustrated with an empirical application to an autoregressive model of USA output growth