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International audience; This paper analyses the effects of economic policy uncertainty (hereafter, EPU) on the relationshipbetween Bitcoin and traditional financial markets during the period 27/04/2015 to 25/10/2018, rep-resented by five stock market indices namely the NASDAQ100, S&P500, Euronext100, FTSE100 andNIKKEI225. EPU is measured in terms of economic policy, monetary policy, financial regulation, taxationpolicy, and the news-based policy uncertainty index for the U.S., U.K., Europe and Japan. By apply-ing a variety of statistical techniques (multivariate EWMA models, Spearman’s rho, the Diebold andYilmaz (2012) spill-over index, GAS models with conditional multivariate Student–t distribution andtime–varying scales and correlations, BVAR models with the Litterman/ Minnesota priors and nonlinearimpulse responses with local projections accounting for different regimes in uncertainty) we estimateinterdependence between traditional financial and Bitcoin markets and their reaction to the selectedpolicy shocks. Our findings indicate the investment attractiveness of bitcoin as a hedging tool againstshocks in uncertainty in the USA economic policy.The results are significant and potentially useful to researchers, practitioners, and Bitcoin market par-ticipants to better understand the nature of Bitcoin and facilitate better portfolio and risk-managementdecisions.

The transmission of Quantitative Easing to aggregate macroeconomic variables through the yield curve is disentangled in two yield channels: the term premium channel, captured by a term premium series, and the signaling channel, that corresponds to the interest rate expectations counterpart. Both yield components are extracted from a term structure model and plugged into a Structural VAR with Euro Area macroeconomic variables in which shocks are identified using sign restrictions. With this set-up, I show how the central bank can use the term premium as a single monetary policy instrument to foster output and prices. However, I also show that there has been a cost channel in the transmission of QE to inflation between 2015 and 2017. This cost channel provides a new explanation as to why inflation has been so muted during this period, despite the easing monetary environment. Finally, a policy rule for the term premium is estimated.

It is generally agreed that the severity of oil markets shocks tends to decrease as does dependence of developed economies on those shocks. Developed countries are generally energy importers, and the effect of oil market shocks on oil-exporting countries may be different, especially if energy represents a large percentage of the country’s exports. In addition, the focus on commodity exports may change the relative forecasting performance of econometric models that are generally used for forecasting. This thesis studies and develops models for structural analysis and short-term forecasting of an oil-exporting economy using Russian data for all empirical applications. The first chapter is devoted to a construction of a DSGE model for a country with commodity exports. The DSGE model is estimated by Bayesian methods We find that despite a strong impact of commodity export shocks on GDP, the business cycles in Russia are mostly domestically based.. The second chapter discusses how the Bayesian methods may be applied for forecasting with a BVAR model. The third chapter applies these techniques and compares the performance of a group of non-structural models – univariate and multivariate – for forecasting a set of Russian macroeconomic indicators. In the fourth chapter, the forecasting focuses on multivariate structural (DSGE) and non-structural BVAR models. The fifth chapter quantifies the effect of different types of oil market shocks on several Russian macroeconomic variables.; Il y a un consensus que la sévérité des chocs sur les marchés pétroliers tend à diminuer, ainsi que la dépendance des économies développées vis-à-vis de ces chocs. Les pays développés sont généralement les importateurs d'énergie et l'effet des chocs pétroliers sur les pays exportateurs de pétrole peut être différent, surtout s’il s’agit des pays dont la grande partie de l’exportation est le pétrole ou les produits pétroliers. En outre, l'orientation sur l'exportation des matières premières peut modifier la performance relative des modèles économétriques qui sont généralement utilisés pour les prévisions. La thèse étudie et développe des modèles de l'analyse structurelle et de la prévision à court terme d'une économie exportatrice de pétrole où les données russes sont utilisées pour toutes les applications empiriques. Le premier chapitre est consacré à la construction d'un modèle DSGE pour un pays exportateur de matières premières. Le modèle DSGE est estimé par des méthodes bayésiennes. Nous constatons qu'en dépit de l'impact important sur le PIB des chocs pétroliers, les cycles économiques en Russie sont essentiellement d'origine intérieure. Le deuxième chapitre examine comment les méthodes bayésiennes peuvent être appliquées aux prévisions à l'aide d'un modèle BVAR. Le troisième chapitre applique ces techniques et compare la performance d'un groupe de modèles non structurels (univariés et multivariés) pour prévoir un ensemble d'indicateurs macroéconomiques russes. Dans le quatrième chapitre, les prévisions se sont concentrées sur les modèles structurels multivariés (DSGE) et non structurels (BVAR). Le cinquième chapitre quantifie l'effet de différents types de chocs pétroliers sur plusieurs variables macroéconomiques russes.

It is generally agreed that the severity of oil markets shocks tends to decrease as does dependence of developed economies on those shocks. Developed countries are generally energy importers, and the effect of oil market shocks on oil-exporting countries may be different, especially if energy represents a large percentage of the country’s exports. In addition, the focus on commodity exports may change the relative forecasting performance of econometric models that are generally used for forecasting. This thesis studies and develops models for structural analysis and short-term forecasting of an oil-exporting economy using Russian data for all empirical applications. The first chapter is devoted to a construction of a DSGE model for a country with commodity exports. The DSGE model is estimated by Bayesian methods We find that despite a strong impact of commodity export shocks on GDP, the business cycles in Russia are mostly domestically based.. The second chapter discusses how the Bayesian methods may be applied for forecasting with a BVAR model. The third chapter applies these techniques and compares the performance of a group of non-structural models – univariate and multivariate – for forecasting a set of Russian macroeconomic indicators. In the fourth chapter, the forecasting focuses on multivariate structural (DSGE) and non-structural BVAR models. The fifth chapter quantifies the effect of different types of oil market shocks on several Russian macroeconomic variables.; Il y a un consensus que la sévérité des chocs sur les marchés pétroliers tend à diminuer, ainsi que la dépendance des économies développées vis-à-vis de ces chocs. Les pays développés sont généralement les importateurs d'énergie et l'effet des chocs pétroliers sur les pays exportateurs de pétrole peut être différent, surtout s’il s’agit des pays dont la grande partie de l’exportation est le pétrole ou les produits pétroliers. En outre, l'orientation sur l'exportation des matières premières peut modifier la performance relative des modèles économétriques qui sont généralement utilisés pour les prévisions. La thèse étudie et développe des modèles de l'analyse structurelle et de la prévision à court terme d'une économie exportatrice de pétrole où les données russes sont utilisées pour toutes les applications empiriques. Le premier chapitre est consacré à la construction d'un modèle DSGE pour un pays exportateur de matières premières. Le modèle DSGE est estimé par des méthodes bayésiennes. Nous constatons qu'en dépit de l'impact important sur le PIB des chocs pétroliers, les cycles économiques en Russie sont essentiellement d'origine intérieure. Le deuxième chapitre examine comment les méthodes bayésiennes peuvent être appliquées aux prévisions à l'aide d'un modèle BVAR. Le troisième chapitre applique ces techniques et compare la performance d'un groupe de modèles non structurels (univariés et multivariés) pour prévoir un ensemble d'indicateurs macroéconomiques russes. Dans le quatrième chapitre, les prévisions se sont concentrées sur les modèles structurels multivariés (DSGE) et non structurels (BVAR). Le cinquième chapitre quantifie l'effet de différents types de chocs pétroliers sur plusieurs variables macroéconomiques russes.

This thesis is based on three essays focused on analysis of the excess liquidity in the CEMAC countries. The first one identifies the determinants of excess liquidity in developing countries by studying the case of CEMAC member countries from 1985 to 2002. The GMM estimator used has shown that the excess liquidity in Central Africa derived from both the prudence of commercial banks and exogenous factors. The precaution of Commercial Banks can be explained by the financial crisis in 1980s, the restructuring of the banking system, the instability of deposits and a very risky economic environment. The increasing in oil prices fueling excess reserves due to the low absorption capacity of countries in the region. In the second essay, it was discussed the transmission channels in Central Africa. The VAR model used has shown that the interest rate channel is the lowest. This is exactly the lack of a financial market that does not allow ensuring the function of the recycling of liquidity and the transmission of mone ary policy. At the last essay, it was developed a forecasting model of inflation in Chad which is member of CEMAC countries. BVAR models have been shown in Chad to be more effective than traditional tools (AR, ARIMA and VAR). A sensitivity analysis undertaken by the Bayesian approach indicates that the excess liquidity would exert inflationary pressures., Cette thèse s’articule autour de trois essais consacrés à l’analyse de la surliquidité bancaire dans les pays de la CEMAC. Le premier essai a cherché à identifier les déterminants de la surliquidité des pays membres de la CEMAC sur la période de 1985 à 2002. L’estimation GMM utilisé a permis de montrer que la surliquidité en Afrique Centrale dérive à la fois du comportement de précaution des banques commerciales et des facteurs exogènes. La grande prudence des banques peut s’expliquer par l’expérience de la crise financière des années 1980, la restructuration du système bancaire, l’instabilité des dépôts et un contexte économique très risqué. L’embellie du cours du pétrole alimente les réserves excédentaires due à la faible capacité d’absorption des pays de la zone. Dans le deuxième essai, il a été question d’identifier les canaux de transmission les plus opérationnels en Afrique Centrale. La modélisation VAR a permis de montrer que le taux d’intérêt est le canal le plus faible. C’est précisément la carence d’un marché financier qui ne permet pas d’assurer le rôle de recyclage de la liquidité bancaire et de la transmission de la politique monétaire. Dans le troisième essai, a été élaboré un modèle de prévision d’inflation dans un des pays membres de la CEMAC à savoir le Tchad. Les modèles BVAR se sont révélés en Afrique Centrale être plus efficaces que les outils traditionnels (AR, ARIMA, VAR).L’analyse de sensibilité entreprise par l’approche bayesienne indique que la surliquidité exercerait des tensions inflationnistes dans la zone.

This thesis is based on three essays focused on analysis of the excess liquidity in the CEMAC countries. The first one identifies the determinants of excess liquidity in developing countries by studying the case of CEMAC member countries from 1985 to 2002. The GMM estimator used has shown that the excess liquidity in Central Africa derived from both the prudence of commercial banks and exogenous factors. The precaution of Commercial Banks can be explained by the financial crisis in 1980s, the restructuring of the banking system, the instability of deposits and a very risky economic environment. The increasing in oil prices fueling excess reserves due to the low absorption capacity of countries in the region. In the second essay, it was discussed the transmission channels in Central Africa. The VAR model used has shown that the interest rate channel is the lowest. This is exactly the lack of a financial market that does not allow ensuring the function of the recycling of liquidity and the transmission of monetary policy. At the last essay, it was developed a forecasting model of inflation in Chad which is member of CEMAC countries. BVAR models have been shown in Chad to be more effective than traditional tools (AR, ARIMA and VAR). A sensitivity analysis undertaken by the Bayesian approach indicates that the excess liquidity would exert inflationary pressures., Cette thèse s'articule autour de trois essais consacrés à l'analyse de la surliquidité bancaire dans les pays de la CEMAC. Le premier essai a cherché à identifier les déterminants de la surliquidité des pays membres de la CEMAC sur la période de 1985 à 2002. L'estimation GMM utilisé a permis de montrer que la surliquidité en Afrique Centrale dérive à la fois du comportement de précaution des banques commerciales et des facteurs exogènes. La grande prudence des banques peut s'expliquer par l'expérience de la crise financière des années 1980, la restructuration du système bancaire, l'instabilité des dépôts et un contexte économique très risqué. L'embellie du cours du pétrole alimente les réserves excédentaires due à la faible capacité d'absorption des pays de la zone. Dans le deuxième essai, il a été question d'identifier les canaux de transmission les plus opérationnels en Afrique Centrale. La modélisation VAR a permis de montrer que le taux d'intérêt est le canal le plus faible. C'est précisément la carence d'un marché financier qui ne permet pas d'assurer le rôle de recyclage de la liquidité bancaire et de la transmission de la politique monétaire. Dans le troisième essai, a été élaboré un modèle de prévision d'inflation dans un des pays membres de la CEMAC à savoir le Tchad. Les modèles BVAR se sont révélés en Afrique Centrale être plus efficaces que les outils traditionnels (AR, ARIMA, VAR). L'analyse de sensibilité entreprise par l'approche bayesienne indique que la surliquidité exercerait des tensions inflationnistes dans la zone.