Une lecture probabiliste du cycle d'affaires américain
En passant en revue 35 ans de “ Cycle d’affaires ” à l’aide de modèles à changements de régimes markoviens, cet article permet d’identifier dix séries mensuelles particulièrement fiables pour détecter les “ récessions ” américaines. En testant différents indicateurs synthétiques probabilistes, on...
Kaydedildi:
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| Materyal Türü: | Article ou chapitre numérique |
| Dil: | Français |
| Baskı/Yayın Bilgisi: |
2006
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| Konular: | |
| Online Erişim: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Özet: | En passant en revue 35 ans de “ Cycle d’affaires ” à l’aide de modèles à changements de régimes markoviens, cet article
permet d’identifier dix séries mensuelles particulièrement fiables pour détecter les “ récessions ” américaines. En testant
différents indicateurs synthétiques probabilistes, on remarque que de simples modèles univariés sont déterminants pour
suivre le cycle d’affaires et que les performances de modèles incluant une dimension multivariée “ pure ” apportent une
information très proche de celle extraite d’un résumé. La qualité d’un modèle semble dépendre avant tout du contenu
informationnel desvariables qui le constituent. Ce papier conclut sur les propriétés et les limites d’un modèle privilégié de
détection de récession, notamment dans son utilisation en temps réel. |
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