Inférence dans les modèles ARDL et application
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Date
2025
Authors
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Publisher
ummto.faculté des sciences
Abstract
Ce mémoire étudie les modèles ARDL (Autoregressive Distributed Lag) pour l’analyse des relations entre séries temporelles économiques, en particulier dans les cas où les variables
présentent des ordres d’intégration différents (I(0) et I(1)). Après avoir présenté les concepts fondamentaux des séries chronologiques et les tests de stationnarité (ADF, Phillips-Perron
et KPSS), nous développons une méthodologie complète incluant les approches de cointé-gration traditionnelles (Engle-Granger et Johansen) et le test aux bornes de Pesaran. Nous
comparons ensuite différentes méthodes d’estimation (moindres carrés ordinaires, maximum de vraisemblance et approche bayésienne), en soulignant leurs avantages respectifs. Une application empirique sur les données macroéconomiques du Danemark illustre l’utilisation des modèles ARDL pour modéliser la demande de monnaie, démontrant leur flexibilité pour capaturer simultanément les dynamiques de court et long terme tout en évitant les problèmes de régressions fallacieuses. Les résultats confirment la robustesse de cette approche pour identifier des relations stables entre variables économiques, avec des perspectives prometteuses pour les extensions bayésiennes. L’implémentation pratique sous R avec le package ARDL est également discutée.
Description
Keywords
Modèles ARDL, cointégration, séries temporelles, test de Pesaran, économétrie appliquée