“Mixed Causal-Noncausal Models; Identification, Estimation and Inference”

Trefwoorden: tijdreeks modellen, toekomstige waarden, cyclische- en bubbelpatronen

Deze dissertatie onderzoekt het modelleren van tijdreeksen (bijvoorbeeld consumptie, inflatie) in de econometrie. Doorgaans staan deze data in correlatie met tijd, waardoor de afhankelijkheid van waarden in het verleden expliciet gemodelleerd wordt. Deze methodiek is uitgebreid zodat datareeksen ook van toekomstige waarden en andere gerelateerde series kunnen afhangen. Het blijkt dat data waarin zowel cyclische patronen als economische bubbelpatronen voorkomen adequaat kunnen worden gerepresenteerd met deze modellen. Hun toepasbaarheid is onderzocht in verscheidene economische settingen en een software pakket is ontworpen om analyse met deze modellen mogelijk te maken.