Identification, Weak Instruments and Statistical Inference in Econometrics

We discuss statistical inference problems associated with identification and testability in econometrics, and we emphasize the common nature of the two issues. After reviewing the relevant statistical notions, we consider in turn inference in nonparametric models and recent developments on weakly identified models (or weak instruments). We point out that many hypotheses, for which test procedures are commonly proposed, are not testable at all, while some frequently used econometric methods are fundamentally inappropriate for the models considered. Such situations lead to ill-defined statistical problems and are often associated with a misguided use of asymptotic distributional results. Concerning nonparametric hypotheses, we discuss three basic problems for which such difficulties occur: (1) testing a mean (or a moment) under (too) weak distributional assumptions; (2) inference under heteroskedasticity of unknown form; (3) inference in dynamic models with an unlimited number of parameters. Concerning weakly identified models, we stress that valid inference should be based on proper pivotal functions —a condition not satisfied by standard Wald-type methods based on standard errors — and we discuss recent developments in this field, mainly from the viewpoint of building valid tests and confidence sets. The techniques discussed include alternative proposed statistics, bounds, projection, split-sampling, conditioning, Monte Carlo tests. The possibility of deriving a finite-sample distributional theory, robustness to the presence of weak instruments, and robustness to the specification of a model for endogenous explanatory variables are stressed as important criteria assessing alternative procedures.

Methods to Estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium Models

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.

Exact Multivariate Tests of Asset Pricing Models with Stable Asymmetric Distributions

In this paper, we propose exact inference procedures for asset pricing models that can be formulated in the framework of a multivariate linear regression (CAPM), allowing for stable error distributions. The normality assumption on the distribution of stock returns is usually rejected in empirical studies, due to excess kurtosis and asymmetry. To model such data, we propose a comprehensive statistical approach which allows for alternative - possibly asymmetric - heavy tailed distributions without the use of large-sample approximations. The methods suggested are based on Monte Carlo test techniques. Goodness-of-fit tests are formally incorporated to ensure that the error distributions considered are empirically sustainable, from which exact confidence sets for the unknown tail area and asymmetry parameters of the stable error distribution are derived. Tests for the efficiency of the market portfolio (zero intercepts) which explicitly allow for the presence of (unknown) nuisance parameter in the stable error distribution are derived. The methods proposed are applied to monthly returns on 12 portfolios of the New York Stock Exchange over the period 1926-1995 (5 year subperiods). We find that stable possibly skewed distributions provide statistically significant improvement in goodness-of-fit and lead to fewer rejections of the efficiency hypothesis.

Distribution-Free Bounds for Serial Correlation Coefficients in Heteroskedastic Symmetric Time Series

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).

Asymptotic Distribution of a Simple Linear Estimator for VARMA Models in Echelon Form

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.

Finite-Sample Simulation-Based Inference in VAR Models with Applications to Order Selection and Causality Testing

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.

Inflation dynamics and the New Keynesian Phillips Curve: an identification robust econometric analysis

In this paper, we use identification-robust methods to assess the empirical adequacy of a New Keynesian Phillips Curve (NKPC) equation. We focus on the Gali and Gertler’s (1999) specification, on both U.S. and Canadian data. Two variants of the model are studied: one based on a rationalexpectations assumption, and a modification to the latter which consists in using survey data on inflation expectations. The results based on these two specifications exhibit sharp differences concerning: (i) identification difficulties, (ii) backward-looking behavior, and (ii) the frequency of price adjustments. Overall, we find that there is some support for the hybrid NKPC for the U.S., whereas the model is not suited to Canada. Our findings underscore the need for employing identificationrobust inference methods in the estimation of expectations-based dynamic macroeconomic relations.

A Semi-Parametric Factor Model for Interest Rates.

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.

Relations sociales et troubles dépressifs chez les personnes âgées au Québec : interactions avec le genre et la région de résidence

Chez les personnes âgées, la dépression est un problème important en santé publique, à cause de sa prévalence élevée et de son association avec les incapacités fonctionnelles, la mortalité et l’utilisation des services. La plupart des études ont montré que le manque de relations sociales était associé à la dépression, mais les résultats ne sont pas clairs. Au Québec et au Canada, on possède peu de données sur la prévalence de la dépression chez les personnes âgées et de son association avec les relations sociales. Peu d’études ont examiné le rôle des relations sociales sur l’utilisation des services de santé par les personnes âgées déprimées. Le but de cette recherche était d’examiner le rôle des relations sociales dans la présence de la dépression et dans la consultation chez un professionnel de la santé des personnes âgées déprimées, au Québec. Plus spécifiquement, ce travail visait à : 1) examiner les associations entre les relations sociales et les troubles dépressifs selon la région de résidence; 2) examiner les associations différentielles des relations sociales sur la dépression des femmes et des hommes âgés; 3) examiner le rôle des relations sociales dans la consultation auprès d’un professionnel de la santé des personnes âgées déprimées. Pour répondre à ces objectifs, nous avons utilisé les données de l’enquête ESA (Enquête sur la Santé des Aînés), réalisée en 2005 -2006 auprès d’un échantillon de 2670 personnes âgées résidant à domicile au Québec, qui nous ont permis de rédiger trois articles. Les troubles dépressifs (incluant la dépression majeure et mineure) ont été mesurés, selon les critères du DSM-IV, en excluant le critère de l’altération du fonctionnement social, professionnel ou dans d’autres domaines importants, à l’aide du questionnaire ESA développé par l’équipe de recherche. Les relations sociales ont été mesurées à l’aide de cinq variables : (1) le réseau social; (2) l’intégration sociale; (3) le soutien social, (4) la perception d’utilité auprès des proches et (5) la présence de relations conflictuelles avec le conjoint, les enfants, les frères et sœurs et les amis. Des modèles de régression logistique multiple ont été ajustés aux données pour estimer les rapports de cote et leur intervalle de confiance à 95 %. Nos résultats ont montré des prévalences de dépression plus élevées chez les personnes qui résident dans les régions rurales et urbaines, comparées à celles qui résident dans la région métropolitaine de Montréal. La pratique du bénévolat, le soutien social et les relations non conflictuelles avec le conjoint sont associés à une faible prévalence de dépression, indépendamment du type de résidence. Comparés aux hommes, les femmes ont une prévalence de dépression plus élevée. L’absence de confident est associée à une prévalence de dépression élevée, tant chez les hommes que chez les femmes. La probabilité de dépression est plus élevée chez les hommes veufs et chez ceux qui ne pratiquent pas d’activités de bénévolat, comparativement à ceux qui sont mariés et font du bénévolat. Chez les femmes, aucune association significative n’a été observée entre le statut marital, le bénévolat et la dépression. Cependant, la présence de relations conflictuelles avec le conjoint est associée avec la dépression, seulement chez les femmes. Les relations avec les enfants, les frères et sœurs et les amis ne sont pas associées avec la dépression dans cette population de personnes âgées du Quebec. En ce qui concerne la consultation chez un professionnel de la santé, nos résultats ont révélé que presque la moitié des personnes âgées dépressives n’ont pas consulté un professionnel de la santé, pour leurs symptômes de dépression, au cours des 12 derniers mois. Par ailleurs, notre étude a montré que les personnes âgées qui disposent de tous les types de soutien (confident, émotionnel et instrumental) consultent plus pour leurs symptômes de dépression que ceux qui ont moins de soutien. Comparativement aux hommes mariés, les femmes mariées consultent plus les professionnels de la santé, ce qui laisse supposer que le réseau de proches (épouse et enfants) semble agir comme un substitut en réduisant la fréquence de consultation chez les hommes. Vu la rareté des études canadiennes sur la prévalence de la dépression chez les personnes âgées et les facteurs psychosociaux qui y sont associés, les résultats de ce travail seront utiles pour les cliniciens et pour les responsables des politiques à l’échelle nationale, provinciale et locale. Ils pourront guider des interventions spécifiques, selon la région de résidence et pour les hommes et les femmes âgées, dans le domaine de la santé mentale.

Associations between area-level unemployment, body mass index, and risk factors for cardiovascular disease in an urban area

INTRODUCTION: Il existe peu d’évidences sur l’association entre le taux de chômage dans le milieu résidentiel (CR) et le risque de maladies cardiovasculaires parmi les résidents de milieux urbains. De plus, on ne sait pas si ce lien diffère entre les deux sexes. Cette thèse a pour objectif de déterminer la direction et la taille de l’association entre le CR et le risque de maladies cardiovasculaires, et d’examiner si cette association varie en fonction du sexe. MÉTHODES: Un sous-échantillon de 342 participants de l’Étude sur les habitudes de vie et la santé dans les quartiers montréalais a rapporté ses habitudes de vie et sa situation socio-économique. Des mesures biologiques et anthropométriques ont été recueillies par une infirmière. Le CR a été opérationnalisé en fonction d’une zone-tampon d’un rayon de 250 m centrée sur la résidence de chacun des participants à l’aide d’un Système d’Information Géographique (SIG). Des équations d’estimation généralisées ont été utilisées afin d’estimer l’association entre le CR et l’Indice de Masse Corporelle (IMC) et un score cumulatif de Risque Cardio-métabolique (RC) représentant la présence de valeurs élevées de cholestérol total, de triglycérides, de lipoprotéines de haute densité et d’hémoglobine glyquée. RÉSULTATS: Après ajustement pour l’âge, le sexe, le tabagisme, les comportements de santé et le statut socio-économique, le fait de vivre dans un endroit classé dans le 3e ou 4e quartile de CR était associé avec un IMC plus élevé (beta pour Q4 = 2.1 kg/m2, IC 95%: 1.02-3.20; beta pour Q3 = 1.5 kg/m2, IC 95%: 0.55-2.47) et un taux plus élevé de risque cardiovasculaires Risque Relatif [RR pour Q4 = 1.82 (IC 95 %: 1.35-2.44); RR pour Q3 = 1.66 (IC 95%: 1.33-2.06)] par rapport au 1er quartile. L'interaction entre le sexe et le CR révèle une différence absolue d’IMC de 1.99 kg/m2 (IC 95%: 0.00-4.01) et un risque supérieur (RR=1.39; IC 95%: 1.06-1.81) chez les femmes par rapport aux hommes. CONCLUSIONS: Le taux de chômage dans le milieux résidentiel est associé à un plus grand risque de maladies cardiovasculaires, mais cette association est plus prononcée chez les femmes.

Anisotropie de la photoluminescence dans des nanostructures organiques chirales autoassemblées

Nous investiguons dans ce travail la dynamique des excitons dans une couche mince d’agrégats H autoassemblés hélicoïdaux de molécules de sexithiophène. Le couplage intermoléculaire (J=100 meV) place ce matériau dans la catégorie des semi-conducteurs à couplage de type intermédiaire. Le désordre énergétique et la forte interaction électronsphonons causent une forte localisation des excitons. Les espèces initiales se ramifient en deux états distincts : un état d’excitons autopiégés (rendement de 95 %) et un état à transfert de charge (rendement de 5%). À température de la pièce (293K), les processus de sauts intermoléculaires sont activés et l’anisotropie de la fluorescence décroît rapidement à zéro en 5 ns. À basse température (14K), les processus de sauts sont gelés. Pour caractériser la dynamique de diffusion des espèces, une expérience d’anisotropie de fluorescence a été effectuée. Celle-ci consiste à mesurer la différence entre la photoluminescence polarisée parallèlement au laser excitateur et celle polarisée perpendiculairement, en fonction du temps. Cette mesure nous donne de l’information sur la dépolarisation des excitons, qui est directement reliée à leur diffusion dans la structure supramoléculaire. On mesure une anisotropie de 0,1 après 20 ns qui perdure jusqu’à 50ns. Les états à transfert de charge causent une remontée de l’anisotropie vers une valeur de 0,15 sur une plage temporelle allant de 50 ns jusqu’à 210 ns (période entre les impulsions laser). Ces résultats démontrent que la localisation des porteurs est très grande à 14K, et qu’elle est supérieure pour les espèces à transfert de charge. Un modèle numérique simple d’équations différentielles à temps de vie radiatif et de dépolarisation constants permet de reproduire les données expérimentales. Ce modèle a toutefois ses limitations, notamment en ce qui a trait aux mécanismes de dépolarisation des excitons.

Attitudes et croyances envers les rêves : une approche multidimensionnelle

L'accord des co-auteurs est inclus dans le mémoire

Surfaces de Riemann compactes et formule de trace d'Eichler

Dans ce mémoire, nous étudierons quelques propriétés algébriques, géométriques et topologiques des surfaces de Riemann compactes. Deux grand sujets seront traités. Tout d'abord, en utilisant le fait que toute surface de Riemann compacte de genre g plus grand ou égal à 2 possède un nombre fini de points de Weierstrass, nous allons pouvoir conclure que ces surfaces possèdent un nombre fini d'automorphismes. Ensuite, nous allons étudier de plus près la formule de trace d'Eichler. Ce théorème nous permet de trouver le caractère d'un automorphisme agissant sur l'espace des q-différentielles holomorphes. Nous commencerons notre étude en utilisant la quartique de Klein. Nous effectuerons un exemple de calcul utilisant le théorème d'Eichler, ce qui nous permettra de nous familiariser avec l'énoncé du théorème. Finalement, nous allons démontrer la formule de trace d'Eichler, en prenant soin de traiter le cas où l'automorphisme agit sans point fixe séparément du cas où l'automorphisme possède des points fixes.

Exogeneity, weak identification and instrument selection in econometrics

La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.

La méthode IIM pour une membrane immergée dans un fluide incompressible

La méthode IIM (Immersed Interface Method) permet d'étendre certaines méthodes numériques à des problèmes présentant des discontinuités. Elle est utilisée ici pour étudier un fluide incompressible régi par les équations de Navier-Stokes, dans lequel est immergée une membrane exerçant une force singulière. Nous utilisons une méthode de projection dans une grille de différences finies de type MAC. Une dérivation très complète des conditions de saut dans le cas où la viscosité est continue est présentée en annexe. Deux exemples numériques sont présentés : l'un sans membrane, et l'un où la membrane est immobile. Le cas général d'une membrane mobile est aussi étudié en profondeur.