High-Frequency Cross-Sectional Identification of Military News Shocks

Dans cette étude, nous proposons une procédure en deux étapes pour identifier et quantifier les chocs induits par de nouvelles informations budgétaires. En premier lieu, nous combinons une stratégie d’identification narrative à des recherches menées à partir d’un grand modèle de langage afin de recenser les événements (2001–2023) qui ont modifié la trajectoire attendue des dépenses militaires des États-Unis. En second lieu, nous estimons, pour chaque événement, les variations implicites de ces dépenses projetées à l’aide de régressions transversales des rendements des actions des entrepreneurs de la défense, en fonction de la part de leur chiffre d’affaires provenant de contrats militaires. Nous montrons que cette procédure valide statistiquement chaque événement; quantifie chaque choc de manière intuitive et conforme au modèle; et s’applique aisément à d’autres contextes macroéconomiques. L’utilisation des chocs estimés dans une analyse structurelle résiduelle donne, pour l’accroissement des dépenses militaires américaines, un multiplicateur du produit intérieur brut sur deux ans d’environ 1 à l’échelle des zones statistiques métropolitaines.