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Keywords:

  • Non-fundamentalness;
  • structural VectorAutoRegressions;
  • dynamic stochastic general equilibrium models;
  • dynamic factor models

Summary

Current economic theory typically assumes that all the macroeconomic variables belonging to a given economy are driven by a small number of structural shocks. As recently argued, apart from negligible cases, the structural shocks can be recovered if the information set contains current and past values of a large, potentially infinite, set of macroeconomic variables. However, the usual practice of estimating small size causal Vector AutoRegressions can be extremely misleading as in many cases such models could fully recover the structural shocks only if future values of the few variables considered were observable. In other words, the structural shocks may be non-fundamental with respect to the small dimensional vector used in current macroeconomic practice. By reviewing a recent strand of econometric literature, we show that, as a solution, econometricians should enlarge the space of observations, and thus consider models able to handle very large panels of related time series. Among several alternatives, we review dynamic factor models together with their economic interpretation, and we show how non-fundamentalness is non-generic in this framework. Finally, using a factor model, we provide new empirical evidence on the effect of technology shocks on labour productivity and hours worked.

Résumé

La théorie économique contemporaine fait généralement l'hypothèse que l'ensemble des variables macro-économiques, au sein d'une économie, est engendré par un petit nombre de chocs structurels non observables. Un argument récemment avancé est que, à l'exception d'un ensemble négligeable de cas (c'est-à-dire, de façon générique), ces chocs structurels peuvent être récupérés à partir de l'observation du présent et du passé d'un nombre élevé, voire d'une infinité, de ces variables macroéconomiques. Cependant, la pratique courante tente de récupérer ces chocs structurels via l'estimation d'autorégressions vectorielles causales (VAR) de petite dimension, ce qui, dans bien des cas, conduit à des résultats incorrects—à moins que le futur de ces autorégressions soit également observable, ce qui n'est pas le cas en pratique. En d'autres termes, il se peut que les chocs structurels soient non-fondamentaux par rapport aux vecteurs de dimension finie couramment considérés en macroéconomie. Nous présentons un aperçu commenté de la littérature économétrique récente dans ce domaine, par lequel nous montrons comment une extension de l'espace des observations permet de résoudre ce problème, requérant l'analyse, au lieu de VARs de petite dimension, de très grands panels de séries temporelles. Nous mettons l'accent, en particulier, sur les modèles à facteurs dynamiques, que nous passons en revue ainsi que leur interprétation économique, et nous montrons pourquoi la non-fondamentalité, dans ce cadre, est non générique. Pour conclure, nous illustrons le recours aux modèles à facteurs dynamiques en mettant en évidence l'impact des chocs techno-logiques sur la productivité et la durée du travail.