L'ajustement à seuil des processus cointégrés:Que sait-on des modèles à trois régimes ?

Frédérique Bec; Mélika Ben Salem

doi:10.3917/redp.144.0467

Revue d'économie politique 2004/4 Vol. 114

Article de revue

L'ajustement à seuil des processus cointégrés

Que sait-on des modèles à trois régimes ?

Par Frédérique Bec
et Mélika Ben Salem

Pages 467 à 488

BEC, Frédérique
et BEN SALEM, Mélika,

2004. L'ajustement à seuil des processus cointégrés Que sait-on des modèles à trois régimes ? Revue d'économie politique, 2004/4 Vol. 114, p.467-488. DOI : 10.3917/redp.144.0467. URL : https://shs.cairn.info/revue-d-economie-politique-2004-4-page-467?lang=fr.

Bec, Frédérique.
et al.

« L'ajustement à seuil des processus cointégrés : Que sait-on des modèles à trois régimes ? ». Revue d'économie politique, 2004/4 Vol. 114, 2004. p.467-488. CAIRN.INFO, shs.cairn.info/revue-d-economie-politique-2004-4-page-467?lang=fr.

Bec, F.
et Ben Salem, M.

(2004). L'ajustement à seuil des processus cointégrés Que sait-on des modèles à trois régimes ? Revue d'économie politique, . 114(4), 467-488. https://doi.org/10.3917/redp.144.0467.

https://doi.org/10.3917/redp.144.0467

Figure 1.

Description de l'image par IA : Graphiques de données avec deux courbes pour "Taux d'intérêt" et "Spread de taux".

L'image contient deux graphiques linéaires étiquetés "Taux d'intérêt" et "Spread de taux". Le premier graphique, "Taux d'intérêt", montre deux lignes représentant les taux d'intérêt sur une période allant de 60 à 0. Les lignes sont étiquetées "6 mois" et "3 mois". Les valeurs de l'axe des y varient de -6,00 à 12,00. La ligne "6 mois" est représentée par une ligne continue et la ligne "3 mois" par une ligne pointillée. Les deux lignes montrent des fluctuations avec des pics et des vallées notables, notamment une augmentation significative autour de la valeur 70. Le deuxième graphique, "Spread de taux", montre également deux lignes représentant le spread de taux sur la même période allant de 60 à 0. Les valeurs de l'axe des y varient de -2,00 à 2,00. Les lignes sont similaires à celles du premier graphique, avec "6 mois" en ligne continue et "3 mois" en ligne pointillée. Ce graphique montre des variations plus petites et plus fréquentes autour de la ligne de base, avec des pics et des vallées moins prononcés que le premier graphique. Les deux graphiques sont étiquetés "Figure 1. Les données." en bas de l'image.

Les données.

Tableau 1.

Tableau statistique avec colonnes pour périodes d'étude, nombre d'observations, nombre de retards, stat ADF, p-valeurs et stat Sup Wald (λ).

<div> <body> <div class="page"> <table> <tbody> <tr> <td>Pariode etudies</td> <td>nombre d'ohs.</td> <td>nombre de retards</td> <td>stat ADF</td> <td>D-vai.</td> <td>stat Sup Wald(AT)</td> <td>D-val.</td> </tr> <tr> <td>(1.)</td> <td>2040</td> <td>6</td> <td>-7,82</td> <td>1%</td> <td>65,71</td> <td>1%</td> </tr> <tr> <td>(T1)</td> <td>1030</td> <td>2</td> <td>--7,18</td> <td>1%</td> <td>62,34</td> <td>1%</td> </tr> <tr> <td>(T2)</td> <td>156</td> <td>2</td> <td>19'7 --</td> <td>1%</td> <td></td> <td>1 %</td> </tr> <tr> <td>(T3)</td> <td>861</td> <td>2</td> <td>-6.71</td> <td>1 %</td> <td>56,95</td> <td>1 %</td> </tr> </tbody> </table> </div> </body> </div>

Tests de racine unitaire pour St

Tableau 2.

Formule mathématique avec coefficients et tests statistiques.

Estimation du modèle à seuil pour la période (T)

Tableau 3.

<div> <body> <div class="page"> <table> <caption> <div class="caption">n.b.: Las velaurs critigues a 1 % et 5 % sont de (6,51 : 15,89) et (3,84 ; 11,44) pour le A - m1ax et [6.51; 16,31) et (3,84 ; 12.53} pour ta trac9.</div> </caption> <tbody> <tr> <th>Periode</th> <td></td> <th>H,</th> <th>入-Imax</th> <th>trace</th> <td></td> </tr> <tr> <td></td> <td>10</td> <td>r≤1 r-0</td> <td>6,36 89'19</td> <td>6,36 57,99</td> <td></td> </tr> <tr> <td colspan="6">Test β -（1, -1):X（1) -3.35(p-val -0,07 )</td> </tr> <tr> <td>(T1)</td> <td>7</td> <td>rs1 r-0</td> <td>1,08 41,69</td> <td>1,08 42,77</td> <td></td> </tr> <tr> <td colspan="6">Tést β=（1.-1):x²（1)=2,68(o-va=0,10)</td> </tr> <tr> <td>(T2)</td> <td>16</td> <td>r≤1 F=O</td> <td>1,91 7,38</td> <td>1.91 9,28</td> <td></td> </tr> <tr> <td colspan="6">Test β=（1,--1):X²(1)=5,41(g-vai =0,02)</td> </tr> <tr> <td>(T3)</td> <td>7</td> <td>FS1 F = 0</td> <td>3,63 33,31</td> <td>3,63</td> <td></td> </tr> <tr> <td colspan="6">Test β =(1, -1) :x²(1) =0,89 (p --val =0,34 )</td> </tr> </tbody> </table> </div> </body> </div>

Tests de cointégration de Johansen

Tableau 4.

Description de l'image par IA : Formule mathématique complexe avec tests statistiques et valeurs p.

L'image contient une série d'équations mathématiques et de résultats statistiques. Les équations sont présentées dans un cadre avec des symboles tels que ΔS, Γ, ΔR, et S, accompagnés de coefficients numériques. Les équations semblent décrire des relations entre différentes variables et paramètres. En dessous des équations, il y a des résultats de tests statistiques, notamment des tests de non-causalité et un test d'uniformité. Les tests de non-causalité montrent des valeurs de F avec des degrés de liberté et des valeurs p correspondantes. Le test d'uniformité indique un résultat de SupLM avec une valeur p correspondante. L'image est structurée de manière à présenter clairement les équations et les résultats statistiques associés.

Estimation du modèle à seuil par sous-période

Tableau

<div> <body> <div class="page"> <div class="formula-not-decoded">Formula not decoded</div> <h2>TESTS DE NON CAUSALITE:</h2> <div class="formula-not-decoded">Formula not decoded</div> <div class="formula-not-decoded">Formula not decoded</div> <h2>TEST DE LINEARITE :</h2> <p>Sup LM =8,08 (bootsrap p--val -0,339)</p> <p>(73)</p> <div class="formula-not-decoded">Formula not decoded</div> <h2>TESTS OE NON CAUSAIITE :</h2> <div class="formula-not-decoded">Formula not decoded</div> <div class="formula-not-decoded">Formula not decoded</div> <h2>TEST DE LINEARITE :</h2> <div class="formula-not-decoded">Formula not decoded</div> <p>les statistigues de Student sont donnees entre parentheses.</p> <p>=p - value de I'hypothese rnulle que tous les coefficients de F, sont egaux a 0. Q(h) = p -- value des tests d'autocorrelation des residus a Iordre h dens Yequation i.</p> </div> </body> </div>

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