A Discussion of the Reliability of Results Obtained with Long-Run Identifying Restrictions

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Dans un article récent, Faust et Leeper (1997) analysent les raisons pour lesquelles on ne pourrait se fier aux déductions tirées de vecteurs autorégressifs structurels (VARS) assortis de restrictions d'identification à long terme. Pierre St-Amant et David Tessier soutiennent, dans leur étude, que la portée pratique des arguments invoqués par ces auteurs n'est pas dramatique. Premièrement, les simulations indiquent que la méthode fondée sur l'emploi de restrictions à long terme aboutit à des déductions valables lorsque les données utilisées sont générées au moyen de modèles macroéconomiques standards. Deuxièmement, l'application empirique de cette méthode débouche sur des résultats bien plus robustes que ce que laisse entrevoir l'argument central de Faust et Leeper. Il semble donc qu'une approche raisonnable consisterait à suivre la recommandation de Sims (1971 et 1972) et de Dufour (1997), qui proposent que les auteurs présentent des analyses de sensibilité afin de permettre aux lecteurs de juger par eux-mêmes de l'effet des erreurs possibles d'approximation.