Essais sur la prévision et modélisation d'une économie riche en ressources pétrolières

par Oxana Malakhovskaya

Projet de thèse en Sciences économiques

Sous la direction de Hubert Kempf.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Sciences de l'Homme et de la Société , en partenariat avec Centre de Recherche en Economie et Statistique (CREST) (laboratoire) et de Ecole normale supérieure Paris-Saclay (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-11-2015 .


  • Résumé

    La partie principale de la thèse consiste en trois chapitres. La première chapitre contient un modèle dynamique stochastique d'équilibre générale (DSGE) pour une économie avec l'exportation des ressources naturelles ou les matières premières. Nous estimons le modèle avec les données russes en portant l'attention spéciale sur les effets quantitatives de la dynamique de prix des matières premières. Les modèles qui existaient avant ont été élargis explicitement par des revenus de l'exportation du pétrole. Nous avons complétait des chocs standards (choc d'offre, choc de demande, choc de la politique monétaire etc) par le choc des revenues de l'exportation des matières premières sous l'hypothèse que les revenues sont comme l'aubaine. L'objectif principale de ce chapitre est d'indentifier la contribution des chocs structurels sur les cycles d'affaire en économie russe. La deuxième chapitre évalue la qualité des prévisions faites avec les autoregressions vectorielles Bayesiènnes (BVAR) sur les données russes. Nous estimons les modèles BVAR de la dimension différente et comparons la précision de leur prévisions avec celles obtenues avec la marche aléatoire et VAR sans restrictions. Nous montrons que BVAR peuvent prévoir beaucoup des indicateurs macroéconomiques russes mieux que les modèles concurrentiels. Cependant, au contraire aux quelques autres études, nous ne confirmons pas l'hypothèse que l'erreur de la prévision est une fonction monotone décroissante de la dimension de l'echantillon. La troisième chapitre évaluera le rôle du choc de prix des matières premières en économie orientée vers l'exportation avec BVAR structurel avec les restrictions de signum. L'idée principale est comparer ces résultats avec ceux obtenus avec le modèle DSGE.

  • Titre traduit

    Essays on forecasting and modelling an energy-based economy


  • Résumé

    The main part of the thesis consists of three chapters. The first chapter constructs a DSGE model for an economy with commodity exports. We estimate the model using Russian data, making a special focus on quantitative effects of commodity price dynamics. The existent models are extended by explicitly accounting for oil revenues. In addition to standard supply, demand, cost-push, and monetary policy shocks, we include the shock of commodity export revenues, which are assumed to be like a windfall. The main objective of the paper is to identify the contribution of structural shocks to business cycle fluctuations in the Russian economy. The second evaluates the forecast performance of Bayesian vector autoregressions on Russian data. We estimate BVAR models of different size and compare the accuracy of their out-of-sample forecasts with those obtained with unrestricted VARs and RW with drift. We show that many Russian macroeconomic indicators can be forecast by Bayesian VAR more accurately than by competitor models. However, contrary to several other studies, we do not confirm that relative forecast error monotonically decreases with the dimension of the sample. The third chapter will evaluate the role of commodity shock in an export oriented economy with Structural BVAR with sign restrictions. The main idea is to compare the results of Structural BVAR with those obtained with DSGE.