Description du projet
Faire progresser l’inférence économétrique
Les données économiques et financières impliquent souvent des séries temporelles avec une forte mémoire et une dynamique non stationnaire, ce qui complique les tests d’hypothèses et la construction d’intervalles de confiance. Les méthodes économétriques traditionnelles ne permettent pas d’inférer des processus tels que les tendances explosives, la mémoire longue ou les paramètres variables dans le temps. Le projet Persistence, financé par le CER, aborde cette question en développant un cadre économétrique unifié pour une large catégorie de processus de séries temporelles. En créant une nouvelle variable explicative conforme à la théorie standard de la limite centrale, l’approche permet une inférence valide quelles que soient les propriétés stochastiques du régresseur. La méthode simplifie la mise en œuvre avec des estimateurs et des tests de forme fermée, ce qui la rend pratique pour les applications concrètes. Ce cadre promet de faire progresser l’économétrie, en offrant des outils robustes pour l’analyse des données macroéconomiques et financières, qui restent valables quelle que soit la dynamique du régresseur.
Objectif
This project proposes a novel econometric approach suited for hypothesis testing and confidence interval construction in the presence of generic time series regressors with arbitrary persistence degree. The project will develop inference for a large class of regressor processes commonly encountered in macroeconomic and financial data, ranging from stationary, local-to-unit-root, explosive, long memory, time-varying parameter and other nonstationary processes as well as multivariate systems containing mixed components. The key idea behind the approach is to build a new explanatory variable from the data which conforms to a standard central limit theory even when the original regressor does not. The resulting instrumental variable estimators based on this endogenously constructed instrument are shown to be asymptotically mixed-Gaussian regardless of the true stochastic nature of the regressor, implying standard inference for any IV-based self-normalised test. The main contribution of the project is to place a large class of nonstandard processes with a wide range of dynamics and memory properties under a common econometric framework which delivers standard inference regardless of the regressor's stochastic properties. The asymptotic development of the procedure requires fundamental theoretical contributions such as a novel Granger-Johansen type representation theory for multivariate time series with mixed stochastic components and the asymptotic analysis of time series with different persistence types. The novel procedure is shown to be valid uniformly across persistence regimes and automatically delivers asymptotically correct inference without a priori knowledge of the regressor's true stochastic nature. In addition to its generality and theoretical coherence, the approach has the added advantage of ease of implementation (with closed-form estimators and tests that employ standard critical values), thus making it suitable for general practical application.
Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-STG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
30123 VENEZIA
Italie
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.