Stéphane Adjemian

Associate professor, Department of Economics, Université du Maine
Researcher at CEPREMAP

Université du Maine	CEPREMAP
Faculté de Droit, des Sciences Economiques et de Gestion Avenue Olivier Messiaen 72085 Le Mans cedex 9	CEPREMAP 142 rue Chevaleret 75013 Paris
stephane DOT adjemian AT univ-lemans DOT fr	stephane DOT adjemian AT ens DOT fr
+33(0)2 43 83 31 35	+33(0)1 40 77 84 19

Papers

[Top][Softwares][Misc.][Teaching]

Towards a monetary policy evaluation framework, joint with Stéphane Moyen and Matthieu Darracq Pariès. ECB Working Paper version, 2008.

A Quantitative Perspective on Optimal Monetary Policy Cooperation between the US and the Euro Area, joint with Matthieu Darracq Pariès and Franck Smets. ECB Working Paper version, 2008.

Un regard bayésien sur les modèles dynamiques de la macroéconomie, joint with Florian Pélegrin. [PDF] published in Économie et Prévision, 2008.

Variantes en univers incertain, joint with Christophe Cahn, Antoine Devulder and Nicolas Maggiar. [PDF] published in Économie et Prévision, 2008.

Assessing the International Spillovers between the US and the Euro Area: evidence from a two country DSGE -- VAR, joint with Matthieu Darracq Pariès. [PDF] version, 2007.

Optimal Monetary Policy in an Estimated DSGE for the Euro Area, joint with Stéphane Moyen and Matthieu Darracq Pariès. [PDF] or ECB Working Paper version, 2007.

Shumpeterian Growth, Unemployment and the labor market institutions, joint with François Langot and Coralia Quintero-Rojas. Pariès. [PDF] or [PDF], 2007.

Convergence des productivités européennes. Transition, rupture et racine unitaire. Published in Annales d'Économie et de Statistiques, [PDF], 2003.

Cible d'inflation ou de niveau de prix : quelle option retenir pour la banque centrale dans un environnement Nouveau Keynésien. Published in Louvain Economic Review, [PDF], 2003.

Softwares

[Top][Papers][Misc.][Teaching]

I am a member of the Dynare Development Team. Dynare is a preprocessor and a collection of Matlab (or Octave) routines which solve and estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) models.

Dynare Forum, the place where you can ask (almost) everything...
Dynare Web Site, our official web site.
Dynare Wiki, our Wiki where you will find informations about Dynare's newest features and more...
Our subversion repository, where you can obtain Dynare's sources.
DSGE-net, An International Network for DSGE modelling, monetary and fiscal policy.
If you are lost in Dynare... There is a map... But you may prefer this index.

Various things...

[Top][Papers][Softwares][Teaching]

My PhD thesis can be found here.
My subversion repository is here
Some recent Dynare related slides:
- How to solve DSGE models?, December 2007.
- Bayesian estimation of DSGE models, July 2007.
- DSGE-VAR models, July 2007.
Some (unsorted) links:

Teaching

[Top][Papers][Softwares][Misc.]

2009-2010

Applications Économétriques des Modélisations Économiques (L3)
- Devoir à la maison:
  
  Le devoir est à rendre par écrit au plus tard le mardi 16 février 2010 (avant 12h00) dans mon casier ou sous format électronique (fichier pdf) par mail avant le samedi 20 février 2010.
  
  Voici le devoir à rendre sous format électronique (pdf) à mon adresse mail ou dans mon casier à la fac pour le mois de février (je préciserai la date ultérieurement). En gros, je vous demande de reprendre les estimations présentées dans l'article de Mankiw Romer et Weil (Quaterly Journal of Economics, 1992) qui traite du modèle de Solow augmenté du capital humain.
  - projet.pdf L'énoncé du devoir.
  - mrw1992.pdf.zip Une archive zip contenant l'article original de Mankiw Romer et Weil dans lequel vous trouverez des réponses aux questions posées dans le devoir (vous trouverez aussi de l'aide dans vos notes du cours de croissance de L2). Cet article est en anglais. Le zip est assez volumineux (plus de 10 Mo).
  - projet.csv Un fichier csv (comma separeted values) regroupant les données exploitées par Mankiw Romer et Weil.
  N'hésitez pas à me contacter par mail si un point n'est pas clair ou si vous avez des problèmes avec la base de données. Normalement vous devriez pouvoir tout faire avec les codes que nous avons utilisés en cours (il faut juste écrire quelques lignes de codes pour calculer la statistique de Fisher).
- Quelques références pour le cours:
  - Économétrie, William H. Green, Pearson Education, 2005. Un livre généraliste très accessible.
  - A guide to modern econometrics, Marno Verbeek, John Wiley and Sons, 2004. Un autre livre généraliste, plus petit que la première référence mais en anglais. Le livre est accompagné d'un site où vous pourrez trouver des données.
  - Internet est aussi une source d'informations importante. Par exemple, sur wikipédia, en particulier dans la version en anglais, vous trouverez des choses fort utiles. Mais prenez l'habitude, encore plus que pour les livres, de vérifier le contenu des articles, en diversifiant les sources d'informations ou, mieux, en refaisant les calculs qui mènent aux résultats).
  - Voir aussi plus bas la rubrique Vieilleries pour des slides liés à l'économétrie.
- Bases de données:
  - Penn Worls Tables.
  - Les données de Robert J. Barro.
- Notes de cours:
- Codes Vous pouvez utiliser les codes fournis ici avec Octave une version libre de matlab.
  - Estimation du modèle linéaire simple par les Moindres Carrés Ordinaires: fichier matalab/octave
  - Estimation d'un processus autorégressif d'ordre 1 par les MCO & Analyse du biais par Monte Carlo.
    - Le script octave/matlab ar1.m évalue le biais de l'estimateur des MCO du paramètre autorégressif dans le modèle AR(1) étant donné la taille de l'échantillon et la vraie valeur du paramètre autorégressif (ces paramètres sont définis au début du script).
    - L'utilisation du script précédent se révèle peu pratique si on veut conduire l'expérience pour différentes valeurs de T (la taille de l'échantillon) et de rho (la vraie valeur du paramètre autorégressif). La fonction octave/matlab montecarlo_ar1.m calcule le biais de l'estimateur autorégressif pour une valeur de T et une valeur de rho. Le script simul.m appelle cette fonction dans une boucle et construit un tableau où le biais est évalué pour différentes valeurs de T (en ligne) et de la vraie valeur du paramètre autorégressif (en colonne).
  - Mauvaise spécification du modèle estimé. Estimation d'un processus autorégressif d'ordre 1 par les MCO lorsque la nature génère des données avec un AR(2).
    - La fonction octave/matlab simul_ar2.m permet de simuler un AR(2). Nous utilisons cette fonction pour jouer à la nature est créer des échantillons.
    - On met en oeuvre le Monte Carlo en utilisant le script octave/matlab ar2_monte_carlo.m qui appelle la fonction simul_ar2.m dans une boucle.
  - Estimation et test du modèle CAPM. Nous reprenons ici l'exemple donné dans le livre de Marno Verbeek cité plus haut.
    - Pour les données, vous pouvez vous reporter au site de l'éditeur du livre, ici. Vous trouverez sur ce site les données pour les autres applications considérées dans le livre. Vous pouvez aussi récupérer les données ici et la description des données ici.
    - Le script octave/matlab capm.m estime le modèle CAPM sur les trois secteurs (Food, Durables et Construction).
    - Le script octave/matlab capm_with_constant.m estime le modèle CAPM augmenté d'une constante sur les trois secteurs (Food, Durables et Construction).
    - Le script octave/matlab test_capm.m teste la nullité de la constante dans le modèle CAPM. On rejette la nullité de la constante (et donc le modèle CAPM) dans le cas des du secteur des biens intermédiaires.
    - Les scripts utilisent les fonctions suivantes :
      - regression.m, pour régresser une variable expliquée sur un ensemble de variables explicatives.
      - histogram.m, pour construire un histogramme et un intervalle de confiance. On utilise cette fonction pour caractériser la distribution de la constante estimée sous l'hypothèse nulle et tester le modèle CAPM.
  - Utilisation de la base de données Penn Worls Tables depuis Octave ou Matlab. Téléchargez les fichiers csv suivants :
    Puis les fichiers octave/matlab suivants :
    La première chose à faire est d'exécuter sous matlab ou octave le script build_mat_files.m. Celui-ci va lire les fichiers csv et enregistrer les données dans des fichiers *.mat plus simple à utiliser depuis matlab ou octave. Ensuite on utilise la fonction retrieve_data.m. Voir le fichier essai_pwt.m pour un exemple d'utilisation.
  - Remarque de dernière minute. Je viens de me rendre compte que le script build_mat_files.m ne fonctionne pas sous octave (il y a des soucis avec la lecture des fichiers csv). Heureusement, si vous travaillez avec octave vous pouvez utiliser les fichiers mat obtenu depuis matlab. Voici mes fichiers mat:
    Après avoir téléchargé ces fichiers, vous n'avez plus qu'à utiliser la fonction retrieve_data.m pour récupérer les données.

Systèmes Dynamiques et Optimisation Dynamique (M1).
- Devoir à la maison: Voici (enfin) le devoir à rendre sous format électronique (pdf) à mon adresse mail ou sur papier dans mon casier à la fac avant votre départ en stage. J'ai finalement changé d'idée sur ce devoir et je vous demande d'aborder une approche d'optimisation dynamique que nous n'avons pu traiter en cours.
  - devoir.pdf L'énoncé du devoir.
  N'hésitez pas à me contacter par mail si un point n'est pas clair.
- Références:
  - Fundamental Methods of Mathematical Economics, Alpha C. Chiang & Kevin Wainwright, Mc Graw - Hill International Edition, 2005.
  - Mathématiques pour Économistes, Philippe Michel, Economica, 1989.
  - Elements of Dynamic Optimization, Alpha C. Chiang, Mc Graw - Hill Higher Education, 1992.
  - Optimal Control Theory with Economic Applications, Atle Seierstad & Knut Sydsaeter, North - Holland, 1987.
- Cours:
  - Chapitre 1: Introduction.
  - Chapitre 2: Équations différentielles d'ordre 1, [pdf, version du 2 novembre 2009].
  - Chapitre 3: Équations différentielles d'ordre n.
  - Chapitre 4: Système d'équations différentielles.
- Exercices:
- Devoir à la maison:

Économétrie de la Finance (M2).
- Références:
  - Modèles ARCH et applications financières, Christian Gourieroux, Economica, 1992.
  - New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Helmut Lütkpohl, Springer, 2005.
- Cours:
  - Notes de cours sur les modèles linéaires gaussien multivariés stationnaires, [pdf].
- Codes:
  - Modèles VAR(p), suivre ce [lien]
  - Exemples de modèles non linéaires:
    - Exemple donné en pages 13-14-15 du livre de Christian Gourieroux, code [R]
    - Exemple donné en pages 17-18-19 du livre de Christian Gourieroux (autorégression déterministe), code R et code c++. Le code R ne donne pas des résultats satisfaisants à cause d'un problème de précision (la condition initiale doit être irrationnelle dans l'intervalle [0,1] pour que la distribution ergodique soit un une distribution uniforme). Pour compiler le code source il faut lier contre la librairie ginac (une librairie qui permet de mener des calculs avec une précision arbirtraire). Pour les graphiques l'exécutable utilise gnuplot. Notez enfin que ce code tourne sur (mon) linux mais ne tournera pas sans bidouilles substantielles sous windows.

Mathématiques pour Économistes (L2).

Références:
- Cours de mathématiques pour économistes, Philippe Michel, Economica, 1984.
- Fundamental methods of Mathematical Economics, Alpha C. Chiang et Kevin Wainwright, McGraw Hill, 2005(4ième édition). C'est le livre sur lequel est basé le cours. Il existe une traduction française de cet ouvrage.
Fiches de travaux dirigés:
- Fiche de TD n°1, [pdf].
- Fiche de TD n°2, [pdf].
- Fiche de TD n°3.
- Fiche de TD n°4.
- Fiche de TD n°5.

Croissance, Éducation & Formation (L2).

Références:
- Théories de la croissance endogène, Charles Jones, De Boeck, 2000.
- Croissance économique, Robert Barro et Xavier Sala-i-Martin, McGraw Hill, 1995.
Fiches de travaux dirigés:
- Fiche de TD n°1, [pdf].
- Fiche de TD n°2, [pdf].
- Fiche de TD n°3.
- Fiche de TD n°4.
- Fiche de TD n°5.

Vieilleries...
- Rappels sur les MCO : [pdf 1], [pdf 2].
- Le processus AR(1) : [pdf].
- Le processus AR(p) : [pdf].
- Moments d'ordre 1 et 2 d'un ARMA(1,1) : [pdf].
- Moments d'ordre 1 et 2 d'un ARMA(1,2) : [pdf].
- Estimation non paramétrique d'une densité de probabilité : [pdf].
- Sujet de Séries Temporelles (avec correction) : [pdf].
- Sujet d'Économétrie bayésienne(avec correction) : [pdf].
- Deux exemples pour l'Économétrie bayésienne : [pdf].