Econométrie Appliquée. Responsable : Alain MAURIN

L'interdépendance croissante des nations (par le biais de l'aide, du commerce) devenant de plus en plus une donnée fondamentale pour la plupart des pays du monde et les inquiétudes suscitées par les perspectives d'un faible taux de croissance ont conduit à élaborer de plus en plus, durant les années 1980, des systèmes formalisant cette imbrication d'échanges commerciaux, financiers et monétaires. Les modèles multinationaux pourraient constituer l'instrument central à partir duquel tout gouvernement devrait asseoir ses décisions ayant trait à l'environnement international de son pays. En effet, une mesure politique prise par un pays induit souvent des changements notables dans la situation économique de ses partenaires. Etant donné que les modèles multinationaux peuvent être classées en deux grandes familles : celle où les nations ont une structure identique (modèles gémellaires ou centralisés) et celle qui repose sur une modélisation spécifique (modèles décentralisés) Jean Gabriel MONTAUBAN procède à des investigations sur ces deux types de modèles. La résolution d'un modèle et sa compréhension peuvent être profondément imbriquées. Il convient donc de trouver une méthode qui convienne à la fois à l'analyste numérique et à l'économiste. C'est pourquoi l'objet essentiel de ses travaux est de déterminer dans la résolution d'un modèle quelles sont les variables qui bénéficient de la préséance sur les autres (hiérarchie exacte) ou celles dont la connaissance permet de déterminer toutes les autres façon récursive (hiérarchie approchée). Le résultat majeur est que ces variables, appelées variables de bouclage, qui apparaissent surtout dans la résolution d'un modèle sont, de surcroît, riches d'enseignement pour l'économiste qui peut, à partir d'elles, connaître la hiérarchie d'un modèle et donc déterminer les relations de causalité sous-jacentes. L'explication de ces dernières fournit un moyen commode pour interpréter un modèle car celui-ci n'exprime rien d'autre qu'un enchaînement économique causal. Il propose de prolonger un des principaux algorithmes utilisés pour déterminer les ensembles de bouclage (algorithme de NEPOMIASTCHY-RAVELLI). Cet algorithme modifié n'a pas pour but de trouver tous les ensembles minimaux de bouclage, mais son objet demeure essentiellement de l'arrêter lorsque l'on parvient à un ensemble qui convient à l'économiste désireux de mieux utiliser cette méthode interne pour aboutir à une structure de résolution. Concernant la résolution stricte des modèles, Jean Gabriel MONTAUBAN et Alain MAURIN testent et comparent les méthodes les plus connues (Newton, Gauss-Seidel) à d'autres qui le sont moins mais qui donnent de bons résultats (Brown, Brent). Ils cherchent à savoir s'il est possible d'améliorer la procédure usuelle dans le cadre des modèles multinationaux. L'algorithme de Newton se prête bien à un tel projet. Aussi, ils proposent deux méthodes pour améliorer la procédure usuelle.
Par ailleurs, les modèles économétriques sont de plus en plus sujets à certaines critiques dont les plus connues sont d'abord celle qui concerne leur structure, ensuite celle qui conteste le caractère exogène ou endogène des variables (critique de Sims) et enfin celle de Lucas concernant le traitement des anticipations.
Se conformant à la critique de Sims, Alain MAURIN et Jean Gabriel MONTAUBAN utilisent des modèles VAR pour effectuer des prévisions ou réaliser des scénarii permettant d'apprécier les conséquences de chocs exogènes sur certaines variables. Il apparaît que les prévisions obtenues par les modèles VAR sont souvent de qualité au moins égale à celles fournies par les modèles structurels. Toutefois, il existe une grande variété de modèles VAR (VAR non contraint, VAR cointégré, VAR Bayésien). Aussi, il est important de comparer les performances des différentes méthodes en s'appuyant sur un critère fiables tel de RMSE (Root mean square error). La comparaison qu'ils effectuent sur données françaises leur a permis de mettre en évidence la supériorité du VAR à coefficients variants.