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SUMMARY:Regis RENAULT (Cergy) - "tba"
DESCRIPTION:Séminaire Microéconomie : Tous les mercredis\nHeure : 12h15 – 13h30\nDate : 16/09/2026\nSalle : 3001 \nRegis RENAULT (Cergy) – “tba” \nCV : “tba” \nOrganisateurs : \nLouis PAPE (Telecom Paris – Pôle d’Economie du CREST) \nCommanditaires :\nCREST \n
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SUMMARY:Zhenya LIU (EM Normandie) "Inferential theory for Reduced Rank Regression with Omitted Factors"
DESCRIPTION:[vc_row][vc_column][vc_column_text]Séminaire Économétrie \n14h – 16h \njeudi 17 septembre 2026 \nSalle 3001 \nZhenya LIU (EM Normandie) « Théorie inférentielle pour la régression à rang réduit avec facteurs omis » \nRésumé : \nCet article présente un cadre d’estimation et d’inférence pour les modèles factoriels qui prend simultanément en compte deux types distincts de facteurs communs : les facteurs dont les saturations sont déterminées par des caractéristiques observables et les facteurs entièrement latents. Notre modèle se présente sous la forme d’une régression de rang réduit augmentée de facteurs non observables\, \nyit = z′ iΓ0g0 t + λ0′ i f0 t + vit. \nLa première composante effectue une réduction de dimension supervisée en contraignant les saturations factorielles à appartenir à l’espace engendré par les covariables observées\, tandis que la seconde composante capture la covariation résiduelle via les facteurs latents. Nous établissons des conditions d’identification\, développons une procédure d’estimation conjointe et dérivons les distributions asymptotiques des estimateurs proposés dans des contextes généraux où la dimension transversale\, la dimension temporelle et le nombre de covariables peuvent croître. Des simulations de Monte Carlo confirment les résultats théoriques. Nous illustrons ce cadre à travers trois applications canoniques\, notamment en reliant la régression à rang réduit et l’analyse en composantes principales\, en testant l’exhaustivité du « zoo des facteurs » et en évaluant si les caractéristiques de l’entreprise expliquent pleinement la structure factorielle des rendements des actifs. \nTravail commun : Fa WANG\, Yulin YANG[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]\n
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SUMMARY:Eric GHYSELS (UNC Chapel Hill) "Narrative-driven Stochastic Discount Factor Models"
DESCRIPTION:[vc_row][vc_column][vc_column_text]\n[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Séminaire d’économétrie \n14h – 16h \njeudi 17 septembre 2026 \nSalle 3001 \n  \nEric GHYSELS (UNC Chapel Hill) “Narrative-driven Stochastic Discount Factor Models” \n  \nRésumé : \nWe treat news narratives as state variables that shift beliefs and/or attitudes towards risk\, and consequently determine equilibrium asset prices. More specifically\, the state variables are extracted from a corpus of Wall Street Journal news articles pertaining to topics such as inflation\, recession\, financial fragility\, geopolitics\, etc. The stochastic discount factor depends on the narrative state variables through two channels: (a) a belief distortion channels and (b) shifts in attitudes towards risk. \nHence\, we cover behavioral as well as rational expectation asset pricing models\, where the latter feature news-driven time-varying risk aversion. \n  \nTravail commun : Andrii BABII\, Jonas STRIAUKAS\, Yunchen ZHANG[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]\n
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