Cette étude considère le problème de l’estimation de modèles de régressions linéaires avec changements structurels multiples. Nous passons en revue la classe de modèles analysée par Bai et Perron (1996) et certains de leurs résultats asymptotiques. Nous discutons plus en détail un algorithme de calcul, basé sur les principes de la programmation dynamique, qui permet d’obtenir des estimations de façon très efficace même si le nombre de points de rupture est élevé. Ensuite, nous discutons du problème d’estimation de ce nombre de changements via certains critères d’information. Des résultats de simulations sont présentés pour illustrer les mérites et les défauts de ces procédures. Finalement, certains résultats empiriques mettent en évidence l’importance pratique de nos résultats.
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