Indirect Inference, Nuisance Parameter and Threshold Moving Average

We analyse the modifications that occur in indirect inference when a nuisance parameter is not identified under the null hypothesis. We develop a testing procedure adapted to this simulation based estimation method, and detail its use for detecting the threshold effect in threshold moving average models with contemporaneous and lagged asymetries. In contrast to existing threshold models, these models allow to take into account the presence of asymetric effects of current and lagged random shocks on US GNP growth rates. Nous analysons les modifications à apporter à la méthode d'inférence indirecte lorsqu'un paramètre de nuisance n'est pas identifié sous l'hypothèse nulle. Nous développons une procédure de test adaptée à cette méthode d'estimation fondée sur des simulations, et détaillons son utilisation dans la détection de l'effet de seuil dans des modèles moyennes mobiles à seuils avec asymétries contemporaines et retardées. Par rapport aux autres modèles à seuils existants, ces modèles permettent de prendre en compte la présence d'effets asymétriques des chocs courants et retardés sur la série de taux de croissance du PNB américain.