Document de travail n°245 : Estimation par distance minimale et tests de modèles DSGE à partir de SVAR (en anglais)

Résumé

L'objectif de ce papier est de compléter la méthodologie MDE-SVAR dans le cas d'une matrice de pondération sous-optimale. Dans les études empiriques, ce choix de matrice est motivé par des singularités stochastiques ou des problèmes de colinéarité associés à la matrice de variance-covariance des IRFs. Il en découle souvent que la distribution asymptotique des J-tests ne peut pas être utilisée pour évaluer l'adéquation du modèle aux données. Pour circonvenir cette difficulté, nous proposons une méthode de simulation simple permettant de construire les valeurs critiques de ces statistiques. Une application empirique est proposée sur données US pour illustrer la méthode

Patrick Fève, Julien Matheron et Jean-Guillaume Sahuc
Août 2009

Classification JEL : E31, E32, E52

Mots-clés : MDE, SVAR, modèles DSGE