Short Run and Long Run Causality in Time Series: Inference

Nous proposons des méthodes pour tester des hypothèses de non-causalité à différents horizons, tel que défini dans Dufour et Renault (1998, Econometrica). Nous étudions le cas des modèles VAR en détail et nous proposons des méthodes linéaires basées sur l'estimation d'autorégressions vectorielles à différents horizons. Même si les hypothèses considérées sont non linéaires, les méthodes proposées ne requièrent que des techniques de régression linéaire de même que la théorie distributionnelle asymptotique gaussienne habituelle. Dans le cas des processus intégrés, nous proposons des méthodes de régression étendue qui ne requièrent pas de théorie asymptotique non standard. L'application du bootstrap est aussi considérée. Les méthodes sont appliquées à un modèle VAR de l'économie américaine.
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