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We study the impact of trade on productivity using Chilean plant-level data (1982-1999). Our contribution is to disentangle the impact of export and import barriers. Firstly, we estimate the production functions to obtain plant TFP. Secondly, we estimate trade barriers (border effects) between Chile and its trading partners at the industry level and over time. Finally, we test the impact of trade barriers by regressing productivity on border effect estimates. A fall in export barriers improves productivity in traded sectors, while the reduction of import barriers might foster productivity in export industries but it hurts firms in import-competing ones., Ce travail étudie l'impact des réformes commerciales chiliennes sur l'évolution de la productivité des établissements manufacturiers. Nous utilisons des données de panel micro sur la période 1979-2000. La principale contribution du papier consiste en la construction et l'utilisation de deux types de mesures de la libéralisation commerciale pour distinguer les difficultés à l'exportation et à l'importation. Nous estimons d'abord la productivité totale de facteurs au niveau des établissements en tenant compte de l'hétérogénéité intrinsèque des firmes qui évolue au cours du temps. Ensuite, à l'aide des équations de gravité nous estimons pour chaque industrie les effets des frontières entre le Chili et ses principaux partenaires. Enfin nous estimons l'impact de la libéralisation du commerce extérieur en utilisant les mesures estimées dans l'étape précédente. Nous trouvons que la réduction des difficultés à l'exportation a un effet positif sur la productivité dans les secteurs exposés au commerce relativement aux secteurs abrités. Par ailleurs, par rapport à ces derniers, les firmes appartenant aux secteurs exportateurs augmentent leur productivité à la suite d'une réduction des barrières à l'importation. Ce n'est pas le cas pour les firmes opérant dans les secteurs en concurrence avec les biens d'importations dans les quels les estimations des fonctions des productions révèlent des rendements croissants.

International audience; We study linear factor models under the assumptions that factors are mutually independent and independent of errors, and errors can be correlated to some extent. Under the factor non-Gaussianity, second-to-fourth-order moments are shown to yield full identification of the matrix of factor loadings. We develop a simple algorithm to estimate the matrix of factor loadings from these moments. We run Monte Carlo simulations and apply our methodology to data on cognitive test scores, and financial data on stock returns.

International audience; Vector autoregressions (VARs) are important tools in time series analysis. However, relatively little is known about the finite-sample behaviour of parameter estimators. We address this issue, by investigating ordinary least squares (OLS) estimators given a data generating process that is a purely nonstationary first-order VAR. Specifically, we use Monte Carlo simulation and numerical optimisation to derive response surfaces for OLS bias and variance, in terms of VAR dimensions, given correct specification and several types of over-parameterisation of the model: we include a constant, and a constant and trend, and introduce excess lags. We then examine the correction factors that are required for the least squares estimator to attain the minimum mean squared error (MSE). Our results improve and extend one of the main finite-sample multivariate analytical bias results of Abadir, Hadri and Tzavalis [Abadir, K.M., Hadri, K., Tzavalis, E., 1999. The influence of VAR dimensions on estimator biases. Econometrica 67, 163-181], generalise the univariate variance and MSE findings of Abadir [Abadir, K.M., 1995. Unbiased estimation as a solution to testing for random walks. Economics Letters 47, 263-268] to the multivariate setting, and complement various asymptotic studies.