Volume 70, numéro 1, mars 1994

FR :

L’approche des impulsions dominantes, dans la tradition de Brunner et Meltzer [1978], considère que les fluctuations économiques conjoncturelles sont dues à la composante non anticipée d’un ensemble d’impulsions explicites domestiques et étrangères. Bien que s’inscrivant dans cette approche, notre étude se propose de la reformuler dans un cadre statistique plus performant en utilisant les développements récents de l’économétrie des séries temporelles. L’analyse d’un modèle VAR incluant le PIB en volume, son déflateur, un agrégat monétaire, un indicateur des actions gouvernementales en matière de politique budgétaire, le prix des importations et la demande étrangère plaide en faveur d’une explication en termes d’impulsions multiples des fluctuations de l’économie française à court terme, et souligne l’importance de la prise en compte des chocs étrangers, et plus particulièrement des chocs de demande étrangère.

EN :

Following Brunner and Meltzer [1978], the dominant impulses hypothesis attributes the business cycles to the unanticipated component of a set of explicit home and foreign impulses. While maintaining this frame, our study departs from this approach by using a more sophisticated statistical methodology recently developped in the field of time series econometrics. The analysis of a VAR model including real GDP, its price deflator, a monetary aggregate, an indicator of fiscal policy, the import price index and the foreign demand, supports an explanation of the French economic fluctuations in terms of multiple impulses in the short run. More precisely, it underlines the necessity of taking foreign impulses into account, the foreign demand shock dominating the foreign price impulse.

FR :

On a pris l’habitude d’évaluer la rentabilité de l’éducation, considérée comme un investissement, à l’aide d’un taux de rendement « à tout usage ». Même si les bénéfices sont futurs, ce taux est obtenu en mettant en relation des coûts et des différences de revenu observés à la même période. Les profils de revenu étant affectés par la conjoncture économique, ce taux de rendement pourrait varier le long du cycle économique. Pour évaluer cette sensibilité, le taux de rendement privé des études universitaires au Québec est calculé pour six années, entre 1981 et 1987. Les résultats obtenus indiquent une variabilité du taux de rendement, qui paraît plus élevé en période de ralentissement économique.

EN :

Economists have grown accustomed to measuring the profitability of education with an all-purpose rate of return. Even though the benefits of education are received in the future, the rate of return is obtained by comparing costs and increments in earnings observed in a single period. Since earnings profiles are affected by the economic outlook, the rate of return to education may very well be correlated with the business cycle. To evaluate this sensitivity, private rates of return to university education in Quebec are computed for six years between 1981 and 1987. The results show that the rate of return is sensitive to the business cycle, being higher in a recession.

FR :

Dans cet article, nous présentons un survol de développements récents sur l’analyse économétrique de séries temporelles saisonnières. Puisque le sujet est vaste, nous ne pouvons faire justice à toutes les dimensions de la question. Nous abordons tout d’abord le sujet d’ajustement pour les effets de saisons et autres transformations appliquées aux données. Puis nous étudions le sujet du préfiltrage des données en rapport avec les propriétés statistiques des procédures d’inférences, telles que l’estimateur des moindres carrés ordinaires, dans le contexte de modèles linéaires dynamiques. Finalement, nous survolons les travaux récents sur les tests de non-stationnarité pour séries chronologiques saisonnières.

EN :

In this article, we survey recent developments on the econometric analysis of seasonal time series. As the subject area is rather vast, we cannot cover all aspects of the topic. Instead, we focus exclusively on the subject of seasonal adjustment and other data transformations. Next, we discuss estimation of models with prefiltered data. Finally, our paper concludes with a review of recent advances on testing for unit root nonstationarity in seasonal time series.