Analyse econometrique de la causalite

par Catherine Bruneau

Thèse de doctorat en Sciences économiques

Sous la direction de Pierre-Marie Larnac.

Soutenue en 1996

à Paris 9 .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Nous etudions la causalite entre des series chronologiques d'un point de vue econometrique. A ce titre, nous adoptons la caracterisation proposee par feigl (1953) qui caracterise la causalite comme une propriete, experimentalement confirmee, d'amelioration de la prevision, conformement a des lois qui definissent le referentiel economique de l7analyse. Nous abordons l'analyse de la causalite omme une analyse impulsionnelle, en considerant deux notions d'impulsion, deterministe et stochastique, caracterisees respectivement comme des modifications des conditions initiales (ou des caracteristiques moyennes de la dynamique) et des innovations canoniques. Nous montrons que la causalite, caracterisee en termes d'amelioration de la prevision a tous les horizons, (lutkepohl (1990) peut etre analysee en etudiant la propagation des impulsions deterministes. Nous formalisons precisement la notion de lien unidirectionnel indirect et nous donnons une condition necessaire et suffisante pour exclure l'ensenble des liens de causalite directs et indirects entre deux series extraites d'un modele var stationnaire. Les effets des impulsions stochastiques sont caracterises, selon les principes preconises par sims (1980) et sont associes a la caracterisation de la causalite au sens de cet auteur. Lorsque nousetudions la causalite persistante entre series integrees, nous choisissons d'analyser cette propriete en developpant une analyse impulsionnelle stochastique, parce que la persistance est de nature stochastique. La formalisation de la causalite persistante que nous adoptons peut etre interpretee en termes d'amelioration de la prevision a un horizon infini, ce qui nous permet de proposer finalement une lecture causale.


  • Résumé

    We study causality between time series from an ecenometric point of view. We adopt the characterization proposed by feigl (1953), who defines causality in terms of "confirmed predictability according to a law or a set of laws". The laws characterize the economic structural reference of the analysis. We consider a causal analysis as an impulse-response analysis and formalize two impulses, a deterministic one, defined as a modification of the initial conditions, and a stochastic one characterized as a canonical innovation in a vectorial autoregressive framework. We show that causality, defined in terms of prediction improvement, at any horizon (lutkepohl (1990)), can be analyzed by studying the propagation of deterministic impulses. We formalize precisely the notion of unidirectional indirect causal links and we give a necessary and sufficient condition for excluding any direct orindirect causal link in a stationary var model. The effects of the stochastic impulses are characterized according to the principles given by sim (1980) and the associated causality is defined in the sense given by this author. When we study persistant causal links between integrated times series, we adopt a stochastic impulseresponse analysis of these links because persistence is a stochastic property in that case. We show that persistent causality can be interpreted in terms of prediction improvement at an infinite horizon and we use this result to give a causal interpretation to a cointegration relation, if the cointegrated series display unidirectional persistent causal links.

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