Quel est le meilleur modèle pour le taux d'inflation américain : un modèle de changements structurels ou un processus de mémoire longue.

Résumé Ce papier analyse la dynamique de la série d'inflation américaine en utilisant deux classes de modèles : les modèles de changements structurels et les processus à longue mémoire. Pour la première classe, nous utilisons le modèle de Markov Switching (MS-AR) de Hamilton (1989) et le modèle de changement structurel (SCH-AR) en utilisant la méthode séquentielle proposée par Bai et Perron (1998, 2003). Pour la deuxième classe, nous utilisons le processus ARFIMA développé par Granger et Joyeux (1980). De plus, nous cherchons à savoir si le comportement de mémoire longue observé est un comportement réel ou un comportement parasite créé par la présence de ruptures dans les séries temporelles. Nos résultats empiriques fournissent des preuves de changements dans la moyenne, les dates de rupture coïncident exactement avec certains événements économiques et financiers tels que la guerre du Vietnam et les deux chocs pétroliers. De plus, nous montrons que le comportement de mémoire longue observé est fallacieux et est dû à la présence de ruptures dans la série de données.