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Causalités à court et à long terme dans les modèles VAR et ARIMA multivariés.

Papyrus - Dépôt institutionnel numérique / Institutional Eprints Repository

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Creator DUFOUR, Jean-Marie
RENAULT, Éric
 
Date 2006-09-22T19:55:43Z
2006-09-22T19:55:43Z
1993
 
Identifier Dufour, J.M. et Renault, E., «Causalités à court et à long terme dans les modèles VAR et ARIMA multivariés.», Cahier de recherche #9324, Département de sciences économiques, Université de Montréal, 1993, 67 pages.
http://hdl.handle.net/1866/430
 
Description La causalité au sens de Granger est habituellement définie par la prévisibilité d'un vecteur de variables par un autre une période à l'avance. Récemment, Lutkepohl (1990) a proposé de définir la non-causalité entre deux variables (ou vecteurs) par la non-prévisibilité à tous les délais dans le futur. Lorsqu'on considère plus de deux vecteurs (ie. lorsque l'ensemble d'information contient les variables auxiliaires), ces deux notions ne sont pas équivalentes.
Dans ce texte, nous généralisons d'abord les notions antérieures de causalités en considérant la causalité à un horizon donné h arbitraire, fini ou infini. Ensuite, nous dérivons des conditions nécessaires et suffisantes de non-causalité entre deux vecteurs de variables (à l'intérieur d'un plus grand vecteur) jusqu'à un horizon donné h. Les modèles considérés incluent les autoregressions vectorielles, possiblement d'ordre infini, et les modèles ARIMA multivariés. En particulier, nous donnons des conditions de séparabilité et de rang pour la non-causalité jusqu'à un horizon h, lesquelles sont relativement simples à vérifier.
 
Format 5022482 bytes
application/pdf
 
Relation Cahier de recherche #9324
 
Subject ECONOMETRICS
ECONOMIC MODELS
 
Title Causalités à court et à long terme dans les modèles VAR et ARIMA multivariés.
 
Type Article