Quels sont les avantages et les inconvénients de l’utilisation de l’autorégression vectorielle pour la prévision ?

1 Qu’est-ce que le VAR ?

VAR est un système d’équations qui exprime chaque variable comme une fonction linéaire de ses propres valeurs passées et des valeurs passées d’autres variables. Par exemple, si vous souhaitez prévoir le taux d’inflation et le taux de chômage, vous pouvez utiliser un modèle VAR qui inclut à la fois les variables et leurs décalages. Les coefficients du modèle VAR peuvent être estimés à l’aide des méthodes des moindres carrés ordinaires ou du maximum de vraisemblance.

2 Pourquoi utiliser la VAR pour les prévisions ?

L’un des principaux avantages de l’utilisation de la VAR pour la prévision est qu’elle peut capturer les interactions dynamiques et les effets de rétroaction entre plusieurs variables. Par exemple, si vous souhaitez prévoir l’impact d’un choc de politique monétaire sur l’économie, vous pouvez utiliser un modèle VAR pour suivre comment le choc affecte les taux d’intérêt, la production, l’inflation et le chômage au fil du temps. Un autre avantage de la VAR est qu’elle n’impose pas d’hypothèses restrictives sur la structure ou la distribution des données. Vous pouvez utiliser VAR pour prévoir n’importe quelle variable de série chronologique stationnaire ou cointégrée.

3 Quels sont les défis de l’utilisation de la VAR pour les prévisions ?

L’un des principaux inconvénients de l’utilisation de la VAR pour la prévision est qu’elle nécessite une grande quantité de données et une sélection minutieuse de la longueur de décalage. Si vous avez trop peu d’observations ou trop de décalages, vous risquez de surajuster le modèle et de produire des prévisions inexactes. Si vous avez trop de variables ou trop peu de décalages, vous risquez d’omettre des informations importantes et de produire des prévisions biaisées. Un autre défi de l’utilisation de la VAR pour la prévision est qu’elle peut ne pas tenir compte des changements structurels ou des non-linéarités dans les données. Vous devrez peut-être tester la stabilité, l’hétéroscédasticité et la non-linéarité, et utiliser d’autres méthodes telles que le VAR structurel, le VAR seuil ou les modèles de correction d’erreur vectorielle.

5 Quels sont quelques exemples d’utilisation de la VAR pour les prévisions ?

La VAR est utilisée dans de nombreux domaines, tels que l’économie, la finance, le marketing et l’écologie, pour les prévisions. Par exemple, un modèle VAR avec des variables exogènes ou des variables fictives peut être utilisé pour prévoir les variables macroéconomiques et les réponses politiques dans différents scénarios. De même, un modèle VAR avec des erreurs GARCH ou un modèle GARCH multivarié peut être utilisé pour prévoir les rendements boursiers et la volatilité. En outre, un modèle VAR avec des mannequins saisonniers ou un modèle de moyenne mobile autorégressive vectorielle peut être utilisé pour prévoir les effets des ventes et de la publicité. Enfin, un modèle VAR avec des décalages spatiaux ou un modèle autorégressif vectoriel spatial peut être utilisé pour prévoir la dynamique de la population et les facteurs environnementaux.

6 Quelles sont les ressources pour en savoir plus sur la VAR pour les prévisions?

Si vous souhaitez en savoir plus sur la VAR pour les prévisions, diverses ressources sont disponibles. Enders (2015) a un manuel sur l’analyse et la prévision des séries chronologiques qui couvre en détail la théorie et les applications des modèles VAR. Pfaff (2008) a un tutoriel sur la façon d’implémenter des modèles VAR dans R avec des exemples et des codes pour l’estimation, les tests et les prévisions. Essai (2014) a un cours sur l’économétrie et la prévision qui introduit les concepts et les méthodes des modèles VAR ainsi que d’autres sujets avancés. Enfin, Lütkepohl (2020) a un site Web sur les modèles VAR avec des conférences, des diapositives, des exercices et des ensembles de données.

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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