5 resultados para Robyn Davidson

em Université de Montréal, Canada


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In this paper, we consider testing marginal normal distributional assumptions. More precisely, we propose tests based on moment conditions implied by normality. These moment conditions are known as the Stein (1972) equations. They coincide with the first class of moment conditions derived by Hansen and Scheinkman (1995) when the random variable of interest is a scalar diffusion. Among other examples, Stein equation implies that the mean of Hermite polynomials is zero. The GMM approach we adopted is well suited for two reasons. It allows us to study in detail the parameter uncertainty problem, i.e., when the tests depend on unknown parameters that have to be estimated. In particular, we characterize the moment conditions that are robust against parameter uncertainty and show that Hermite polynomials are special examples. This is the main contribution of the paper. The second reason for using GMM is that our tests are also valid for time series. In this case, we adopt a Heteroskedastic-Autocorrelation-Consistent approach to estimate the weighting matrix when the dependence of the data is unspecified. We also make a theoretical comparison of our tests with Jarque and Bera (1980) and OPG regression tests of Davidson and MacKinnon (1993). Finite sample properties of our tests are derived through a comprehensive Monte Carlo study. Finally, three applications to GARCH and realized volatility models are presented.

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Plusieurs études ont révélé des problèmes récurrents au niveau de la performance et de la gestion des projets de reconstruction à la suite des catastrophes dans les pays en voie de développement (PEVD). Ces projets doivent faire face à des conditions de vulnérabilité des habitants, engendrées par des facteurs politiques, économiques, sociaux et culturels. Les divers participants - contraints par un accès limité à l’information - sont confrontés à travailler dans un contexte hostile ayant un niveau d’incertitude élevé. Ce niveau d’incertitude augmente les risques du projet de reconstruction, particulièrement le risque d’insatisfaction des usagers. Ce travail vise à mettre en parallèle l’analyse du système organisationnel adopté pour la conduite d’un projet de reconstruction et celle du niveau de satisfaction des usagers. Il émet l’hypothèse suivante: deux facteurs organisationnels influencent largement le niveau de satisfaction de la part des bénéficiaires d’un projet de reconstruction de logements à la suite d’un désastre en PEVD: (i) le niveau de centralisation de la prise de décisions (jumelée au manque d’information) au sein de la Multi-Organisation Temporaire (MOT); et (ii) la capacité de la structure organisationnelle de la MOT d’impliquer la participation active des usagers au niveau de la planification, de la gestion, du financement et du design du projet. Afin d’atteindre cet objectif, une recherche empirique fut menée pour analyser le cas des inondations ayant eu lieu en 2003 dans une ville dans la région du Maghreb. Le niveau de satisfaction des usagers a été déterminé grâce à des indicateurs de transfert de technologie qui se basent sur l’analyse du « Cadre Logique » - une méthode d’évaluation largement utilisée dans le domaine du développement international. Les résultats de la recherche ne visent pas à identifier une relation de cause à effet entre les deux variables étudiées (la structure organisationnelle et la satisfaction des usagers). Cependant, ils mettent en évidence certains principes du montage et de la gestion des projets qui peuvent être mis en place pour l’amélioration des pratiques de reconstruction.

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De nos jours, l'utilisation accrue de combustibles à base de fossiles et l'électricité met en péril l'environnement naturel à cause des niveaux élevés de pollution. Il est donc plausible de prévoir des économies d'énergie significatives grâce à la climatisation dite «naturelle»». En accord avec les objectifs acceptés à l'échelle internationale d'une architecture «verte» et durable, l'utilisation de cours intérieures associées aux capteurs de vent, aux murs-Trombe et à d'autres systèmes de climatisation naturelle (aussi bien traditionnels que nouveaux), paraît prometteuse. Ce mémoire propose une analyse de nouvelles approches à la climatisation naturelle et à la production d'air frais avec une consommation minimale d'énergie, eu égard aux traditions et aux tendances, en particulier dans les zones climatiques chaudes et sèches comme l'Iran. Dans ce contexte, regarder l'architecture de l'Islam et la discipline du Qur'an paraissent offrir un guide pour comprendre l'approche musulmane aux processus de décision en design. Nous regardons donc les traditions et les tendances en ce qui concerne la climatisation naturelle à travers l'élément le plus important du contexte islamique, à savoir le Qur'an. C'est pourquoi, à l'intérieur du thème de la tradition, nous avons pris en compte quelques considérations concernant l'influence de l'Islam, et en particulier le respect de la nature associé à un équilibre entre l'harmonie et l'individualité. Ce sont autant de facteurs qui influencent la prise de décisions visant à résoudre des problèmes scientifiques majeurs selon la philosophie et les méthodes islamiques ; ils nous permettent de faire quelques recommandations. La description des principes sous-jacents aux capteurs à vent et des antécédents trouvés dans la nature tels que les colonies de termites, est présentée également. Sous la rubrique tendances, nous avons introduit l'utilisation de matériaux et de principes de design nouveaux. Regarder simultanément ces matériaux nouveaux et l'analogie des colonies de termites suggère de bonnes approches à la conception d'abris pour les victimes de tremblements de terre dans les régions sisimques. Bam, une ville iranienne, peut être considérée comme un exemple spécifique illustrant où les principes exposés dans ce mémoire peuvent s'appliquer le plus adéquatement.

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Ma thèse est composée de trois essais sur l'inférence par le bootstrap à la fois dans les modèles de données de panel et les modèles à grands nombres de variables instrumentales #VI# dont un grand nombre peut être faible. La théorie asymptotique n'étant pas toujours une bonne approximation de la distribution d'échantillonnage des estimateurs et statistiques de tests, je considère le bootstrap comme une alternative. Ces essais tentent d'étudier la validité asymptotique des procédures bootstrap existantes et quand invalides, proposent de nouvelles méthodes bootstrap valides. Le premier chapitre #co-écrit avec Sílvia Gonçalves# étudie la validité du bootstrap pour l'inférence dans un modèle de panel de données linéaire, dynamique et stationnaire à effets fixes. Nous considérons trois méthodes bootstrap: le recursive-design bootstrap, le fixed-design bootstrap et le pairs bootstrap. Ces méthodes sont des généralisations naturelles au contexte des panels des méthodes bootstrap considérées par Gonçalves et Kilian #2004# dans les modèles autorégressifs en séries temporelles. Nous montrons que l'estimateur MCO obtenu par le recursive-design bootstrap contient un terme intégré qui imite le biais de l'estimateur original. Ceci est en contraste avec le fixed-design bootstrap et le pairs bootstrap dont les distributions sont incorrectement centrées à zéro. Cependant, le recursive-design bootstrap et le pairs bootstrap sont asymptotiquement valides quand ils sont appliqués à l'estimateur corrigé du biais, contrairement au fixed-design bootstrap. Dans les simulations, le recursive-design bootstrap est la méthode qui produit les meilleurs résultats. Le deuxième chapitre étend les résultats du pairs bootstrap aux modèles de panel non linéaires dynamiques avec des effets fixes. Ces modèles sont souvent estimés par l'estimateur du maximum de vraisemblance #EMV# qui souffre également d'un biais. Récemment, Dhaene et Johmans #2014# ont proposé la méthode d'estimation split-jackknife. Bien que ces estimateurs ont des approximations asymptotiques normales centrées sur le vrai paramètre, de sérieuses distorsions demeurent à échantillons finis. Dhaene et Johmans #2014# ont proposé le pairs bootstrap comme alternative dans ce contexte sans aucune justification théorique. Pour combler cette lacune, je montre que cette méthode est asymptotiquement valide lorsqu'elle est utilisée pour estimer la distribution de l'estimateur split-jackknife bien qu'incapable d'estimer la distribution de l'EMV. Des simulations Monte Carlo montrent que les intervalles de confiance bootstrap basés sur l'estimateur split-jackknife aident grandement à réduire les distorsions liées à l'approximation normale en échantillons finis. En outre, j'applique cette méthode bootstrap à un modèle de participation des femmes au marché du travail pour construire des intervalles de confiance valides. Dans le dernier chapitre #co-écrit avec Wenjie Wang#, nous étudions la validité asymptotique des procédures bootstrap pour les modèles à grands nombres de variables instrumentales #VI# dont un grand nombre peu être faible. Nous montrons analytiquement qu'un bootstrap standard basé sur les résidus et le bootstrap restreint et efficace #RE# de Davidson et MacKinnon #2008, 2010, 2014# ne peuvent pas estimer la distribution limite de l'estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée #EMVIL#. La raison principale est qu'ils ne parviennent pas à bien imiter le paramètre qui caractérise l'intensité de l'identification dans l'échantillon. Par conséquent, nous proposons une méthode bootstrap modifiée qui estime de facon convergente cette distribution limite. Nos simulations montrent que la méthode bootstrap modifiée réduit considérablement les distorsions des tests asymptotiques de type Wald #$t$# dans les échantillons finis, en particulier lorsque le degré d'endogénéité est élevé.

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Cet article de Danielle Pinard a précédemment été publié par la Revue nationale de droit constitutionnel. Reproduit avec l’autorisation de Carswell, une société de Thomson Reuters Canada limitée.