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Abstract: The authors test the statistical significance of Pindyck's (1999) suggested class of econometric equations that model the behaviour of long-run real energy prices. The models postulate mean-reverting prices with continuous and random changes in their level and trend, and are estimated using Kalman filtering. In such contexts, test statistics are typically non-standard and depend on nuisance parameters. The authors use simulation-based procedures to address this issue; namely, a standard Monte Carlo test and a maximized Monte Carlo test. They find statistically significant instabilities for coal and natural gas prices, but not for crude oil prices. Out-of-sample forecasts are calculated to differentiate between significant models.

Résumé: Les auteurs testent la signification statistique de la famille d'équations économétriques que Pindyck (1999) met en avant pour modéliser le comportement des prix réels de l'énergie en longue période. Ces modèles, qu'il estime au moyen du filtre de Kalman, postulent la stationnarité des prix par rapport à la moyenne ainsi que des variations continues et aléatoires de leur niveau et de la pente de leur tendance. Dans ces conditions, les statistiques de test ne sont généralement pas standard et dépendent de paramètres de nuisance. Afin de contourner la difficulté, les auteurs recourent à des procédures de test reposant sur la simulation, en l'occurrence les versions standard et maximisée du test de Monte-Carlo. Ils constatent des instabilités statistiquement significatives dans le cas des cours du charbon et du gaz naturel, mais non dans celui du pétrole brut. Ils font des prévisions en dehors de la période d'estimation dans le but de départager les modèles significatifs.

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