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
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-STG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
08002 Barcelona
Espagne