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Nous proposons un modèle autorégressif à transition lisse et à changement de régime, construit sur un processus de Gegenbauer à deux facteurs (RSG-STAR), pour étudier la dynamique du chômage dans les pays du G7. Le cadre représente conjointement la mémoire longue aux fréquences cycliques, la volatilité antipersistante et l’ajustement asymétrique dépendant du régime. Nous développons un estimateur réalisable par moindres carrés non linéaires alternés et un test de linéarité spécifique. Le test rejette l’hypothèse nulle de Gegenbauer linéaire au seuil de 1 % dans les sept pays ; ce rejet reflète à la fois la non-linéarité STAR et l’inadéquation de la spécification de mémoire linéaire. Les fonctions de réponse impulsionnelle généralisées montrent que les changements de régime amplifient la persistance de la mémoire longue au Canada et en France, la modèrent en Allemagne et au Japon, et produisent des trajectoires explosives au Royaume-Uni et aux États-Unis, avec des implications directes pour la conception des politiques de stabilisation.

Post-Double-Lasso est devenu une méthode courante pour estimer des modèles de régression linéaire comportant de nombreuses covariables lorsqu’on cherche à estimer précisément un paramètre d’intérêt, comme un effet moyen de traitement. Cette méthode peut toutefois présenter un biais important de variable omise en échantillon fini. Nous proposons une nouvelle méthode, Post-Double-Autometrics, fondée sur Autometrics, et montrons qu’elle surpasse Post-Double-Lasso. Son application à un modèle classique de croissance économique apporte un éclairage nouveau sur l’hypothèse de convergence des économies pauvres vers les économies riches.