Université d Orléans Master ESA Econométrie Non Paramétrique

pages

Français

Documents scolaires

2007

Lire un extrait

Obtenez un accès à la bibliothèque pour le consulter en ligne En savoir plus

Découvre YouScribe en t'inscrivant gratuitement

Je m'inscris

Découvre YouScribe en t'inscrivant gratuitement

Je m'inscris

pages

Français

Ebook

2007

Lire un extrait

Obtenez un accès à la bibliothèque pour le consulter en ligne En savoir plus

Publié par

davaj

Date de parution

01 février 2007

Nombre de lectures

107

Langue

Français

Niveau: Secondaire, Lycée, Première
Université d?Orléans - Master ESA 2 Econométrie Non Paramétrique Examen Terminal Février 2007. C. Hurlin Tout Document Autorisé 1 Exercice On souhaite mener à bien une estimation non paramétrique de la loi d?Okun (1962) établissant un lien négatif entre le chômage conjoncturel (dé?ni comme l?écart entre taux de chômage observé et taux de chômage naturel) et le logarithme de l?output gap (dé?ni comme l?écart entre le PIB et sa composante tendanciel). On suppose que ces deux composantes d?écart sont dé?nies par le ?ltre de Hodrick et Prescott (1980) et sont exprimées en pourcentage. On note ui le taux de chômage conjoncturel et xi l?output gap. On considère donc la regression suivante : ui = f (xi) + i i = 1; :::; T (1) avec E (i) = 0 et E 2i = 2: On se propose tout d?abord d?estimer cette relation d?Okun par une méthode naïve de moyenne mobile. Pour cela on considère un échantillon de T = 9 observations annuelles obtenues pour les Etats-Unis du 1er trimestre 2002 au 1er trimestre 2004. Ces données sont reportées dans le tableau 1. Table 1: Loi d?Okun 2002:1 2002:2 2002:3 2002:4 2003:1 2003:2 2003:3 2003:4 2004:1 ui 0:5676 0:6169 0:4073 0:4375 0:2781 0:4734 0:3479 0:0251 0:3565 xi 0:8834 0:9086 0:8809 1:

méthode naïve de moyenne mobile

l?ouput gap de l?année de référénce

observations du taux de l?ouput gap

mobile

kernel de la ?gure

noyau de nadaraya-watson pour le point de référence

taux de chômage naturel

Voir

Publié par

davaj

Date de parution

01 février 2007

Nombre de lectures

107

Langue

Français

Université dOrléans - Master ESA 2 Econométrie Non Paramétrique

Examen Terminal Février 2007.C. Hurlin Tout Document Autorisé

1 Exercice On souhaite mener à bien une estimation non paramétrique de la loi dOkun (1962) établissant un lien négatif entre le chômage conjoncturel (déni comme lécart entre taux de chômage observé et taux de chômage naturel) et le logarithme de loutput gap (déni comme lécart entre le PIB et sa composante tendanciel). On suppose que ces deux composantes décart sont dénies par le ltre de Hodrick et Prescott (1980) et sont exprimées en pourcentage.On noteuile taux de chômage conjoncturel etxiOn considèreloutput gap. donc la regression suivante : ui=f(xi) +"ii= 1; :::; T(1)   2 2 av"= : ecE("i) = 0etEi " On se propose tout dabord destimer cette relation dOkun par une méthode naïve de moyenne mobile. er Pour cela on considère un échantillon deT= 9observations annuelles obtenues pour les Etats-Unis du 1 er trimestre 2002 au 1trimestre 2004.Ces données sont reportées dans le tableau 1.

Table 1:Loi dOkun 2002:1 2002:2 2002:3 2002:4 2003:1 2003:22003:3 2003:42004:1 ui0:5676 0:6169 0:4073 0:4375 0:2781 0:4734 0:34790:02510:3565 xi0:88340:90860:88091:31181:45131:0647 0:0992 0:5005 0:9740

1.1 RegressionMoyenne Mobile (10 points) b Soitf(xi)lestimateur de la fonction de lien par moyenne mobile écrit sous la forme suivante :   b f(xi) =Uj(2) uj2Vi oùVidésigne un voisinage deuidéni par leskannées (kimpair) pour lesquellesloutput gapxles plus proches de louput gap de lannée de référénce,i.e.xi:Si lon suppose que les observations du taux de louput gapxjsont classées par ordre croissantx1< :: < xT;alors : i X 1 b f(xi) =uj(3) k j=i aveci=i(k1)=2eti=i+ (k1)=2. Question 1(1.5 point) On vous propose trois tailles de fenêtreskpour construire cet estimateur : k= 3k= 5:79k= 7(4) Quelle est la seule taille de fenêtre possible permettant que lestimateur soit déni et asymptotiquement normal.Vous justierez précisément votre réponse.

Voir