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\page\pard\plain \ltrpar\s1\cf0\qj{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\sb60\rtlch\af7\afs32\lang255\ab\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs32\lang1036\b\loch\f1\fs32\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs32\lang1036\i0\b Notes}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0\qj{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\sb60\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\loch\f1\fs20\lang1036{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0{\rtlch\ltrch\hich\b\loch\b [1]}}{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0 Banque de France, DAMEP, 31 rue Croix des Petits Champs, 75049 Paris Cedex, France. Correspondant: {\rtlch\ltrch\hich\f4\loch\f4 christophe.cahn@banque-france.fr}. Cette \'e9tude s\'92inscrit dans le cadre d\'92un programme de travail d\'e9velopp\'e9 \'e0 la Banque de France. Nous remercions Gilbert
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Cette, Olivier de Bandt et Jean-Pierre Villetelle pour leurs commentaires sur une version ant\'e9rieure, Jean Pierre Laffargue et un rapporteur anonyme. Les opinions exprim\'e9es ici n\'92engagent que les auteurs, et pas les institutions auxquelles ils sont affili\'e9
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s.}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0\qj{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\sb60\rtlch\af7\afs20\lang255\ab\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [2]{ }{Voir, par exemple, le mod\'e8le MASCOTTE, Baghli et al. (2004).}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [3]{ Voir F\'e8ve (2005) pour une discussion des diff\'e9rentes m\'e9thodologies.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [4] {Par exemple, les deux auteurs montrent que la qualit\'e9 d\'92ajustement de ce mod\'e8le est comparable \'e0 celle d\'92un mod\'e8le VAR (}{\rtlch\ltrch\hich\i\loch\i ie}{ un mod\'e8le qui n\'92exploite aucune contrainte th\'e9orique).}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [5] {L\'92hypoth\'e8se de la d\'e9tention de titres contingents implique que les m\'e9nages sont assur\'e9s contre les variations de leur revenus diff\'e9renti\'e9s du travail de telle sorte que les choix intertemporels des m\'e9nages sont identiques, tout en gardant des salaires
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diff\'e9renci\'e9s (Christiano et al., 2005).}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [6] {On suppose qu\'92\'e0 l\'92\'e9tat stationnaire, la fonction }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\psi(\\cdot)$"}{\fldrslt }}{}{ v\'e9rifie }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\psi(\\bar\{z\})=0$"}{\fldrslt }}{}{, o\'f9 }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\bar\{z\}$"}{\fldrslt }}{}{ est la valeur \'e0 l\'92\'e9quilibre du taux d\'92utilisation des capacit\'e9s de production. De plus, on suppose }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\psi''(\\bar\{z\})\\neq 0$"}{\fldrslt }}{}{ et on pose }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\Psi =\line \\psi'(\\bar\{z\})/\\psi''(\\bar\{z\})$"}{\fldrslt }}{}.}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [7] {Les deux variables }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\tau_t^W$"}{\fldrslt }}{}{ et }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\tau_t^K$"}{\fldrslt }}{}{ sont inf\'e9rieures \'e0 un et repr\'e9sentent les parts disponibles des revenus salarial et financier (en dehors du co\'fbt li\'e9 aux variations du taux d\'92utilisation du capital).}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [8] {On note en minuscule le salaire r\'e9el et en majuscule le salaire nominal.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [9] {Ce co\'fbt fixe s\'92\'e9crit alors }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\Phi = \\frac\{\\bar\{Y\}\}\{\\epsilon-1\}$"}{\fldrslt }}{}{, o\'f9 }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\bar\{Y\}$"}{\fldrslt }}{}{ est la valeur de la production \'e0 l\'92\'e9tat stationnaire.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [10] {Avec une approximation de Taylor \'e0 l\'92ordre 1 autour de l\'92\'e9tat stationnaire d\'e9terministe, cette distorsion dispara\'eet.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [11] {Le param\'e8tre }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\bar\{\\pi\}$"}{\fldrslt }}{}{ repr\'e9sente le facteur d\'92inflation cible \'e0 long terme.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [12] {Le partage entre les param\'e8tres certains (\'e9talonn\'e9s) et incertains (estim\'e9s) m\'e9rite discussion. Nous suivons ici l\'92usage en n\'92estimant pas les param\'e8tres dont nous savons \'e0 l\'92avance qu\'92il est difficile de les identifier avec des donn\'e9es filtr\'e9es. Par
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exemple, il est difficile d\'92identifier le facteur d\'92escompte {\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\beta$"}{\fldrslt }} si les donn\'e9es (filtr\'e9es) n\'92apportent pas d\'92information sur le niveau moyen du taux d\'92int\'e9r\'eat r\'e9el, ce param\'e8tre sera donc \'e9talonn\'e9. \'c9tant donn\'e9 notre probl\'e9matique, il serait plus pertinent de
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n\'92\'e9talonner aucun param\'e8tre en associant une densit\'e9 }{\rtlch\ltrch\hich\i\loch\i a priori}{ \'e0 chaque param\'e8tre. Si ces param\'e8tres, \'e0 l\'92instar de {\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\beta$"}{\fldrslt }}, ne sont pas (ou peu) identifiable la densit\'e9 post\'e9rieure sera identique (ou proche) \'e0 la densit\'e9 }{\rtlch\ltrch\hich\i\loch\i a priori}{. Autrement dit, la confrontatio
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n aux donn\'e9s ne r\'e9duit pas notre incertitude sur ces param\'e8tres. En plus d\'92augmenter la dimension du probl\'e8me, on comprendra plus loin que cela n\'92affecterait vraisemblablement que marginalement les r\'e9sultats sur nos variantes, dans la mesure o\'f9 on ne consi
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d\'e8re pas l\'92incertitude sur les param\'e8tres qui affectent l\'92\'e9tat stationnaire. C\'92est pourquoi nous suivons l\'92usage en \'e9talonnant une partie des param\'e8tres.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [13] {Contrairement \'e0 l\'92usage, nous d\'e9finissons ici la distribution beta par l\'92esp\'e9rance et l\'92\'e9cart-type.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [14] {Pour \'e9crire la vraisemblance du mod\'e8le il faut qu\'92il y ait au moins autant de sources d\'92al\'e9a que de variables observables.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [15] {Dans le sens o\'f9 il y a une diff\'e9rence appr\'e9ciable entre les variances }{\rtlch\ltrch\hich\i\loch\i a priori}{ et }{\rtlch\ltrch\hich\i\loch\i a posteriori}{. Visuellement, la distribution post\'e9rieure de }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\gamma_p$"}{\fldrslt }}{}{ (figure }{\field{\*\fldinst REF BMpd_gammap \\h }{\fldrslt }}{}{) est beaucoup plus concentr\'e9e que sa distribution }{\rtlch\ltrch\hich\i\loch\i a priori}{.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [16] {\'c0 la date z\'e9ro, les variables sont initialis\'e9es \'e0 l\'92\'e9tat stationnaire.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\b\loch\f1\fs20\lang1036\b {\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b [17] {La fonction }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\Upsilon_s$"}{\fldrslt }}{}{ r\'e9sume l\'92algorithme de relaxation utilis\'e9 pour r\'e9soudre le mod\'e8le \'e0 anticipations parfaites.La figure }{\field{\*\fldinst REF BMFig_VarTVA2 \\h }{\fldrslt }}{}{ est obtenue avec }{\field{\*\fldinst COMMENTS " $B=2000$"}{\fldrslt }}{}{. La courbe noire repr\'e9sente la moyenne (post\'e9rieure) des trajectoires. Chaque courbe grise repr\'e9sente une trajecto
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ire correspondant \'e0 un vecteur de param\'e8tres structurels.Ils sont \'e9talonn\'e9s \'e0 l\'92esp\'e9rance post\'e9rieure.}}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0\qj{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\sb60\rtlch\af7\afs20\lang255\ab\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\loch\f1\fs20\lang1036{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0{\ltrch\hich\b\loch\b [18]}}{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0 La figure {\field{\*\fldinst REF BMFig_VarTVA2 \\h }{\fldrslt }} est obtenue avec {\field{\*\fldinst COMMENTS " $B=2000$"}{\fldrslt }}. La courbe noire repr\'e9sente la moyenne (post\'e9rieure) des trajectoires. Chaque courbe grise repr\'e9sente une trajectoire correspondant \'e0 un vecteur de param\'e8tres structurels.}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\loch\f1\fs20\lang1036{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0{\rtlch\ltrch\hich\b\loch\b [19]}}{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0 Ils sont \'e9talonn\'e9s \'e0 l\'92esp\'e9rance post\'e9rieure. }
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\loch\f1\fs20\lang1036{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0{\rtlch\ltrch\hich\b\loch\b [20]}}{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0 Cette baisse est limit\'e9e par la pr\'e9sence du co\'fbt fixe, {\field{\*\fldinst COMMENTS " $\\Phi$"}{\fldrslt }}. En effet, celui-ci est lin\'e9aire dans le niveau de long terme du produit qui baisse d\'e8s l\'92annonce du choc fiscale.}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\loch\f1\fs20\lang1036{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0{\rtlch\ltrch\hich\b\loch\b [21]}}{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0 Voir, par exemple, Coenen et al. (2004) qui estiment un tel mod\'e8le.}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\loch\f1\fs20\lang1036{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0{\rtlch\ltrch\hich\b\loch\b [22]}}{\rtlch \ltrch\loch\f1\fs20\lang1036\i0\b0 La densit\'e9 marginale mesure la qualit\'e9 d\'92ajustement d\'92un mod\'e8le. Voir la contribution de St\'e9phane Adjemian et Florian Pelgrin dans ce num\'e9ro.}
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\loch\f1\fs20\lang1036
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\par \pard\plain \ltrpar\s1\cf0{\*\hyphen2\hyphlead2\hyphtrail2\hyphmax0}\ql\rtlch\af7\afs20\lang255\ltrch\dbch\af5\langfe255\hich\f1\fs20\lang1036\loch\f1\fs20\lang1036
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