Présentation Jean-Baptiste

Partie II : Confrontation de modèles aux données.
Frédo Jean-Baptiste
(EQUIPPE, Université Lille 3)
Workshop Outils d’évaluation ex-ante des effets des politiques
publiques (IWEPS).
24 Juin 2014
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Frédo Jean-Baptiste (EQUIPPE, Université
Partie
LilleII3): Confrontation
Workshop Outils
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modèles aux ex-ante
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Résolution du modèle
Solution :
st = f (θ, st−1 , ǫt )
st : variables du modèle (production,...), ǫt (un terme d’erreur).
θ collectionne les paramètres à estimer.
Cette écriture est exploitée pour l’estimation du modèle.
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Estimation
Méthodes bayésiennes :
θ est considéré comme aléatoire.
Spécifier une distribution a priori p(θ) sur θ : reflète les croyances
avant d’avoir observé les données.
Une fois les données Yt observées → distribution a posteriori :
règle de mise à jour des croyances.
Règle de mise à jour → combiner l’information apportée par les
donées aux croyances :
p(θ|Yt ) ∝ p(Yt |θ)p(θ).
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Distribution a priori
Idée principale : incorporer des informations venant de sources non
contenues dans les données utilisées pour l’estimation :
Via des distributions de probabilité (Normal, Beta, Gamma ...)
Information précise → a priori informatif (faible variance).
Information moins précise → a priori vague (variance élevée).
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B : Distribution Beta.
Table : Distributions a priori.
θ
αb
αs
Distrib
B
B
Moy .
E − type
0.3000 0.050
0.3000 0.050
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Description des données
Données trimestrielles américaines :
PIB dans le secteur rapporté à l’indice de prix dans ce secteur.
Heures moyennes travaillées par semaine × nombre d’employés
par secteur.
Données sur le travail : écart à une tendance.
Période retenue : 1964.II - 2013.IV
Source : Banque Fédérale de Saint-Louis.
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Description des données (suite)
Production
3
2
1
0
−1
−2
−3
1965
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
2010
2005
2010
Salaires
6
4
2
0
−2
−4
Biens
Services
−6
−8
1965
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
Croissance (taux, %). Travail: logarithme naturel.
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Table : Résumé de l’a posteriori.
θ
αb
αs
Prior
Posterior
Moyenne Moyenne 5%
95%
0.3000
0.3214
0.2465 0.3998
0.3000
0.4847
0.4149 0.5572
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Fonction de réponse
Comment évaluer l’effet d’un choc (e.g technologique) sur les
variables du modèle (production, capital, travail)?
Un outil : fonction de réponse.
Réponse des variables suite à une augmentation d’un choc de 1%¸,
en supposant nuls les autres chocs.
Le cumul de cette réponse → niveau de long terme de la variable.
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Production
Production
Exemple 1
6
4
2
15
10
5
0
10
20
30
Choc Techno (1)
0
40
0.5
12
0.4
10
Production
Production
0
20
0.3
0.2
0.1
0
0
10
20
30
Choc Techno (2)
40
Biens
Services
8
6
4
2
0
10
Choc de taille d’1%.
20
Choc Invest
30
40
0
0
10
20
Choc Cap
30
40
10
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Exemple 2
1.4
2
1.2
1.5
Heures
Heures
1
0.8
0.6
0.4
1
0.5
0.2
0
0
10
20
30
Choc Techno (1)
0
40
1
20
30
Choc Techno (2)
40
Biens
Services
0.5
0.6
Heures
Heures
10
1
0.8
0.4
0
−0.5
0.2
0
0
0
10
Choc de taille d’1%.
20
Choc Invest
30
40
−1
0
10
20
Choc Cap
30
40
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Conclusion
Outils pour :
Évaluer les effets attendus d’une politique économique.
Confronter les modèles aux données.
Application : transmission des chocs dans un modèle à deux
secteurs.
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Merci de votre attention.
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