44 resultados para Chronologiques


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This paper addresses the issue of estimating semiparametric time series models specified by their conditional mean and conditional variance. We stress the importance of using joint restrictions on the mean and variance. This leads us to take into account the covariance between the mean and the variance and the variance of the variance, that is, the skewness and kurtosis. We establish the direct links between the usual parametric estimation methods, namely, the QMLE, the GMM and the M-estimation. The ususal univariate QMLE is, under non-normality, less efficient than the optimal GMM estimator. However, the bivariate QMLE based on the dependent variable and its square is as efficient as the optimal GMM one. A Monte Carlo analysis confirms the relevance of our approach, in particular, the importance of skewness.

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This note develops general model-free adjustment procedures for the calculation of unbiased volatility loss functions based on practically feasible realized volatility benchmarks. The procedures, which exploit the recent asymptotic distributional results in Barndorff-Nielsen and Shephard (2002a), are both easy to implement and highly accurate in empirically realistic situations. On properly accounting for the measurement errors in the volatility forecast evaluations reported in Andersen, Bollerslev, Diebold and Labys (2003), the adjustments result in markedly higher estimates for the true degree of return-volatility predictability.

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We propose methods for testing hypotheses of non-causality at various horizons, as defined in Dufour and Renault (1998, Econometrica). We study in detail the case of VAR models and we propose linear methods based on running vector autoregressions at different horizons. While the hypotheses considered are nonlinear, the proposed methods only require linear regression techniques as well as standard Gaussian asymptotic distributional theory. Bootstrap procedures are also considered. For the case of integrated processes, we propose extended regression methods that avoid nonstandard asymptotics. The methods are applied to a VAR model of the U.S. economy.

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This paper employs the one-sector Real Business Cycle model as a testing ground for four different procedures to estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) models. The procedures are: 1 ) Maximum Likelihood, with and without measurement errors and incorporating Bayesian priors, 2) Generalized Method of Moments, 3) Simulated Method of Moments, and 4) Indirect Inference. Monte Carlo analysis indicates that all procedures deliver reasonably good estimates under the null hypothesis. However, there are substantial differences in statistical and computational efficiency in the small samples currently available to estimate DSGE models. GMM and SMM appear to be more robust to misspecification than the alternative procedures. The implications of the stochastic singularity of DSGE models for each estimation method are fully discussed.

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We propose an alternate parameterization of stationary regular finite-state Markov chains, and a decomposition of the parameter into time reversible and time irreversible parts. We demonstrate some useful properties of the decomposition, and propose an index for a certain type of time irreversibility. Two empirical examples illustrate the use of the proposed parameter, decomposition and index. One involves observed states; the other, latent states.

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The technique of Monte Carlo (MC) tests [Dwass (1957), Barnard (1963)] provides an attractive method of building exact tests from statistics whose finite sample distribution is intractable but can be simulated (provided it does not involve nuisance parameters). We extend this method in two ways: first, by allowing for MC tests based on exchangeable possibly discrete test statistics; second, by generalizing the method to statistics whose null distributions involve nuisance parameters (maximized MC tests, MMC). Simplified asymptotically justified versions of the MMC method are also proposed and it is shown that they provide a simple way of improving standard asymptotics and dealing with nonstandard asymptotics (e.g., unit root asymptotics). Parametric bootstrap tests may be interpreted as a simplified version of the MMC method (without the general validity properties of the latter).

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We consider the problem of testing whether the observations X1, ..., Xn of a time series are independent with unspecified (possibly nonidentical) distributions symmetric about a common known median. Various bounds on the distributions of serial correlation coefficients are proposed: exponential bounds, Eaton-type bounds, Chebyshev bounds and Berry-Esséen-Zolotarev bounds. The bounds are exact in finite samples, distribution-free and easy to compute. The performance of the bounds is evaluated and compared with traditional serial dependence tests in a simulation experiment. The procedures proposed are applied to U.S. data on interest rates (commercial paper rate).

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In this paper, we study the asymptotic distribution of a simple two-stage (Hannan-Rissanen-type) linear estimator for stationary invertible vector autoregressive moving average (VARMA) models in the echelon form representation. General conditions for consistency and asymptotic normality are given. A consistent estimator of the asymptotic covariance matrix of the estimator is also provided, so that tests and confidence intervals can easily be constructed.

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Statistical tests in vector autoregressive (VAR) models are typically based on large-sample approximations, involving the use of asymptotic distributions or bootstrap techniques. After documenting that such methods can be very misleading even with fairly large samples, especially when the number of lags or the number of equations is not small, we propose a general simulation-based technique that allows one to control completely the level of tests in parametric VAR models. In particular, we show that maximized Monte Carlo tests [Dufour (2002)] can provide provably exact tests for such models, whether they are stationary or integrated. Applications to order selection and causality testing are considered as special cases. The technique developed is applied to quarterly and monthly VAR models of the U.S. economy, comprising income, money, interest rates and prices, over the period 1965-1996.

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Understanding the dynamics of interest rates and the term structure has important implications for issues as diverse as real economic activity, monetary policy, pricing of interest rate derivative securities and public debt financing. Our paper follows a longstanding tradition of using factor models of interest rates but proposes a semi-parametric procedure to model interest rates.

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Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

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Objectifs. L’objectif de ce mémoire est de parfaire nos connaissances quant à l’effet des actions policières sur les collisions routières au Québec. Ultimement, ce mémoire permettra d’identifier les conditions nécessaires pour que l’action policière influe sur les comportements des automobilistes. Pour se faire, deux études de cas sont employées. Dans un premier temps, nous évaluons l’effet d’un relâchement d’environ 60 % dans l’émission de constats d’infraction par les policiers de la ville de Québec sur les collisions avec blessures. Dans cet article, nous distinguons également les effets respectifs des constats d’infraction, des interceptions policières sans constat et des médias. Dans un second temps, nous évaluons l’impact d’une stratégie de sécurité routière mise en place conjointement par l’Association des directeurs de police du Québec (ADPQ) et la Société de l’assurance automobile du Québec (SAAQ). Dans les deux cas, un changement important est survenu dans l’émission de constats d’infraction émis en vertu du Code de la sécurité routière (CSR). Méthodologie. Afin d’évaluer l’effet de ces deux stratégies, nous avons agrégé les données sur les collisions et infractions au CSR sur une base mensuelle. Ces données proviennent principalement des rapports de collisions et des constats d’infraction remplis par les policiers et transmis à la SAAQ. Dans l’ensemble, nous avons utilisé un devis quasi-expérimental, soit celui des séries chronologiques interrompues. Résultats. Les résultats des deux articles démontrent que les policiers sont des acteurs clés en matière de sécurité routière. Les collisions avec blessures sont affectées par les fluctuations de leurs activités. La première série d’analyses établit qu’un relâchement d’environ 60 % dans le nombre de constats émis par les policiers se traduit par une hausse d’environ 10 % des collisions avec blessures, ce qui correspond à 15 collisions avec blessures supplémentaires par mois sur le territoire du Service de police de la ville de Québec. De plus, nos résultats montrent qu’une interception policière suivie d’un avertissement verbal n’est pas suffisante pour prévenir les collisions. De même, l’effet observé n’est pas attribuable aux médias. La deuxième série d’analyse montre que la stratégie conjointe de l’ADPQ et de la SAAQ, caractérisée par une hausse des constats émis et des campagnes médiatiques, fut suivie de baisses variant entre 14 et 36 % des collisions avec blessures graves. Interprétation. Les résultats démontrent que les actions policières ont une influence sur le bilan routier. Par contre, avant d’influer sur le comportement des automobilistes, certaines conditions doivent être respectées. Premièrement, l’intensité des contrôles policiers doit être suffisamment modifiée par rapport à son niveau initial. Deuxièmement, que ce soit une hausse ou une baisse, ce niveau doit être maintenu sur une période relativement longue (entre 12 et 24 mois environ) pour que les automobilistes soient exposés au message pénal et qu’ils considèrent ce changement dans le niveau de répression comme étant crédible. Troisièmement, l’émission de constats est un élément clé; la simple présence policière n’est pas suffisante pour prévenir les collisions. Enfin, les campagnes de sensibilisation semblent importantes, mais d’autres études sont nécessaires pour mieux apprécier leur rôle.

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Contexte et objectifs. En 1995, le gouvernement canadien a promulgué la Loi C-68, rendant ainsi obligatoire l’enregistrement de toutes les armes à feu et affermissant les vérifications auprès des futurs propriétaires. Faute de preuves scientifiques crédibles, le potentiel de cette loi à prévenir les homicides est présentement remis en question. Tout en surmontant les biais potentiels retrouvés dans les évaluations antérieures, l’objectif de ce mémoire est d’évaluer l’effet de la Loi C-68 sur les homicides au Québec entre 1974 et 2006. Méthodologie. L’effet de la Loi C-68 est évalué à l’aide d’une analyse des bornes extrêmes. Les effets immédiats et graduels de la Loi sont évalués à l’aide de 372 équations. Brièvement, il s’agit d’analyses de séries chronologiques interrompues où toutes les combinaisons de variables indépendantes sont envisagées afin d’éviter les biais relatifs à une spécification arbitraire des modèles. Résultats. L’introduction de la Loi C-68 est associée à une baisse graduelle des homicides commis à l’aide d’armes longues (carabines et fusils de chasse), sans qu’aucun déplacement tactique ne soit observé. Les homicides commis par des armes à feu à autorisation restreinte ou prohibées semblent influencés par des facteurs différents. Conclusion. Les résultats suggèrent que le contrôle des armes à feu est une mesure efficace pour prévenir les homicides. L’absence de déplacement tactique suggère également que l’arme à feu constitue un important facilitateur et que les homicides ne sont pas tous prémédités. D’autres études sont toutefois nécessaires pour clairement identifier les mécanismes de la Loi responsables de la baisse des homicides.

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Cette thèse porte sur l'analyse bayésienne de données fonctionnelles dans un contexte hydrologique. L'objectif principal est de modéliser des données d'écoulements d'eau d'une manière parcimonieuse tout en reproduisant adéquatement les caractéristiques statistiques de celles-ci. L'analyse de données fonctionnelles nous amène à considérer les séries chronologiques d'écoulements d'eau comme des fonctions à modéliser avec une méthode non paramétrique. Dans un premier temps, les fonctions sont rendues plus homogènes en les synchronisant. Ensuite, disposant d'un échantillon de courbes homogènes, nous procédons à la modélisation de leurs caractéristiques statistiques en faisant appel aux splines de régression bayésiennes dans un cadre probabiliste assez général. Plus spécifiquement, nous étudions une famille de distributions continues, qui inclut celles de la famille exponentielle, de laquelle les observations peuvent provenir. De plus, afin d'avoir un outil de modélisation non paramétrique flexible, nous traitons les noeuds intérieurs, qui définissent les éléments de la base des splines de régression, comme des quantités aléatoires. Nous utilisons alors le MCMC avec sauts réversibles afin d'explorer la distribution a posteriori des noeuds intérieurs. Afin de simplifier cette procédure dans notre contexte général de modélisation, nous considérons des approximations de la distribution marginale des observations, nommément une approximation basée sur le critère d'information de Schwarz et une autre qui fait appel à l'approximation de Laplace. En plus de modéliser la tendance centrale d'un échantillon de courbes, nous proposons aussi une méthodologie pour modéliser simultanément la tendance centrale et la dispersion de ces courbes, et ce dans notre cadre probabiliste général. Finalement, puisque nous étudions une diversité de distributions statistiques au niveau des observations, nous mettons de l'avant une approche afin de déterminer les distributions les plus adéquates pour un échantillon de courbes donné.

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La violence contre les policiers a des répercussions importantes à la fois chez les policiers et pour les administrateurs de la police. En 2005, le taux canadien de voies de fait contre la police a atteint son plus haut sommet en plusieurs décennies, faisant état d’une situation préoccupante. Plusieurs provinces canadiennes connaissent d’ailleurs une hausse marquée de la violence contre leurs policiers depuis plusieurs années. Cette étude vise donc à examiner et à comprendre l’évolution du phénomène de violence contre les policiers au Canada par l’identification de facteurs qui pourraient expliquer les variations du taux de voies de fait contre les policiers. La méthode d’analyse privilégiée dans le cadre de cette étude est une analyse transversale de séries chronologiques regroupées (pooled time series) qui traite des données portant sur les dix provinces canadiennes pour une période allant de 1986 à 2006. Les résultats indiquent que plusieurs facteurs ont un impact sur la violence dont sont victimes les policiers : la proportion de la population âgée entre 15 et 24 ans, la proportion d’hommes de 15 ans et plus, la proportion de la population vivant dans une région urbaine, la proportion de gens divorcés, les taux résiduels de crimes de violence et de crimes rattachés aux drogues, et le nombre d’évasions et de personnes en liberté sans excuse. La présence croissante de policières, qui fait encore l’objet de débats, semble quant à elle réduire le nombre de voies de fait contre la police, quoique l’impact de ce facteur soit de faible portée. Au Québec, la une hausse importante du taux de voies de fait contre les policiers pourrait s’expliquer par la hausse de plusieurs facteurs identifiés comme jouant un rôle dans le phénomène, bien qu’il ne faille pas écarter qu’un changement dans la reportabilité puisse entrer en ligne de compte.