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RésuméLa réponse à la question de savoir si les cycles longs existent ou non dépend principalement des méthodes statistiques utilisées pour les analyser. Depuis l’article fondateur de Kondratiev dans les années 1920, ces méthodes ont fait l’objet d’importants changements. La critique fondamentale délivrée à l’encontre des approches traditionnelles développées dans les années 1970, a conduit à la diffusion d’une approche par les filtres « idéaux » qui devait permettre, dans les séries chronologiques, une parfaite isolation des composants des bandes de fréquences prédéfinies. L’approche en termes de filtres a été ensuite concurrencée dans les années 1980 par l’idée dite de racine unité. Si une série chronologique suit une racine unité en termes de processus de filtre, même s’ils sont idéaux, cela conduit à des cycles de long terme faussés, dont la durée est semblable à celle des cycles de type Kondratiev. A partir de là, les filtres idéaux furent remplacés par des modèles stochastiques qui correspondent aux propriétés des séries chronologiques analysées. Mais cette approche fut à son tour concurrencée dans les années 1990 par le développement de filtres qui apparaissent également adaptés pour des séries chronologiques qui contiennent une racine unité. L’article traite, dans une première partie, du développement des approches traditionnelles (en termes de filtres et de modèle stochastiques) en comparant systématiquement leurs résultats au regard des cycles de Kondratiev. Dans une seconde partie, l’article présente l’état de l’art des approches en termes de filtres et de modèles stochastiques. L’idée défendue est qu’une approche en termes de modèles stochastiques et de filtres est pertinente uniquement si des points atypiques et des cassures structurelles sont considérés explicitement. Si de telles interventions sont correctement modélisées, il peut être montré que les filtres et les modèles conduisent à des résultats très similaires. Les considérations méthodologiques sont illustrées par des séries chronologiques de long terme qui sont souvent utilisées dans la recherche empirique sur les cycles longs.

Methods of Long Wave ResearchThe answer to the question, whether long waves exist or not depends mainly on the statistical methods used for analysis. Since the seminal work of Kondratieff in the 1920th these methods underwent significant changes. The fundamental critic against the traditional approaches in the 1970th lead to the propagation and development of “ideal” filters which should allow the isolation of predefined frequency components from time series in an exact way. This filter-design-approach was challenged in the 1980th by the unit root hypothesis. If a time series follows a unit root process filters, even if they are “ideal” lead to spurious long term cycles with duration typical for Kondratieff cycles. Therefore no longer “ideal” filters were propagated but stochastic models which correspond to the properties of the time series analyzed. This model-based-approach was challenged again in the 1990th by the development of filters which seem appropriate also for time series which contain a unit root. The article will discuss in a first part the historical development of traditional-, filter-designand model-based-approaches comparing their results with regard to the Kondratieff cycles systematically. In a second part the article presents the state of the art of filter-designand model-based-approaches. It will be argued that filters and stochastic models are only adequate if outliers and structural breaks are considered explicitly. If such interventions are modelled correctly it can be shown that filters and models lead to highly similar results. The methodological considerations are illustrated by long term time series which are often used in empirical research on long wave analysis.