An Autoregressive Spectral Density Estimator at Frequency Zero for Nonstationarity Tests.

Many unit root and cointegration tests require an estimate of the spectral density function at frequency zero at some process. Kernel estimators based on weighted sums of autocovariances constructed using estimated residuals from an AR(1) regression are commonly used. However, it is known that with substantially correlated errors, the OLS estimate of the AR(1) parameter is severely biased. in this paper, we first show that this least squares bias induces a significant increase in the bias and mean-squared error of kernel-based estimators.

La recherche pédiatrique et l’utilisation des tests génétiques de prédisposition : où en sommes-nous ?

Utiliser des tests génétiques de prédisposition en recherche pédiatrique pourrait aider à parvenir à une meilleure compréhension des maladies ou désordres affectant les adultes. Cela pourrait aussi possiblement aider à la détection précoce et au développement de soins préventifs ou cliniques pour les personnes héréditairement plus à risque. De plus en plus, les tests génétiques de prédisposition deviennent un élément de la recherche génétique pédiatrique. Or, la rareté des textes normatifs encadrant l’utilisation des tests génétiques de prédisposition en recherche pédiatrique soulève plusieurs enjeux éthiques et légaux complexes. Après avoir exposé l’encadrement normatif entourant l’utilisation des tests génétiques de prédisposition en recherche ainsi que celui de la recherche pédiatrique, nous présenterons les éléments de consensus ou de divergence ainsi que nos recommandations ayant trait à l’utilisation des tests génétiques de prédisposition en recherche pédiatrique.

La confidentialité des résultats des tests génétiques : les droits des membres de la famille et les obligations des professionnels de la santé : une étude comparée Québec / France

L'information génétique, de manière intrinsèque, concerne non seulement un individu, mais également les personnes qui lui sont liées par le sang. Dans l'hypothèse où une personne refusait de communiquer des informations cruciales pour la santé des membres de sa famille, les professionnels de la santé qui détiennent ces renseignements pourraient se retrouver confrontés à un dilemme, soit le choix entre le respect de la confidentialité ou la communication des infonnations pertinentes dans l'intérêt de la famille. Ce mémoire propose une analyse des règles régissant la confidentialité des résultats des tests génétiques en regard des droits des membres de la famille et des obligations des professionnels de la santé. Une analyse comparative entre le droit québécois et français est effectuée. La législation portant sur la confidentialité est essentiellement fondée sur la protection des droits individuels. Des exceptions législatives sont toutefois prévues dans l'intérêt de certains membres de la famille, mais elles s'adressent uniquement à la famille biologique. La notion de famille est ainsi restreinte spécifiquement dans le cadre de la génétique. Le bris de la confidentialité ne semble pas la solution optimale pour résoudre le conflit entre les droits de la personne concernée et ceux de sa famille et n'est d'ailleurs pas envisagé par les systèmes juridiques québécois et français. Les professionnels de la santé doivent alors mettre l'accent sur l'information et le dialogue avec le patient, ce qui est davantage garant de la protection des droits de toutes les personnes en cause.

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.

Les enjeux de la translation des technologies : le cas des tests de pharmacogénétique au Québec

Problématique : L’arrivée des tests de pharmacogénétique a été annoncée dans les médias et la littérature scientifique telle une révolution, un tournant vers la médecine personnalisée. En réalité, cette révolution se fait toujours attendre. Plusieurs barrières législatives, scientifiques, professionnelles et éthiques sont décrites dans la littérature comme étant la cause du délai de la translation des tests de pharmacogénétique, du laboratoire vers la clinique. Cet optimisme quant à l’arrivée de la pharmacogénétique et ces barrières existent-elles au Québec? Quel est le contexte de translation des tests de pharmacogénétique au Québec? Actuellement, il n’existe aucune donnée sur ces questions. Il est pourtant essentiel de les évaluer. Alors que les attentes et les pressions pour l’intégration rapide de technologies génétiques sont de plus en plus élevées sur le système de santé québécois, l’absence de planification et de mécanisme de translation de ces technologies font craindre une translation et une utilisation inadéquates. Objectifs : Un premier objectif est d’éclairer et d’enrichir sur les conditions d’utilisation et de translation ainsi que sur les enjeux associés aux tests de pharmacogénétique dans le contexte québécois. Un deuxième objectif est de cerner ce qui est véhiculé sur la PGt dans différentes sources, dont les médias. Il ne s’agit pas d’évaluer si la pharmacogénétique devrait être intégrée dans la clinique, mais de mettre en perspective les espoirs véhiculés et la réalité du terrain. Ceci afin d’orienter la réflexion quant au développement de mécanismes de translation efficients et de politiques associées. Méthodologie : L’analyse des discours de plusieurs sources documentaires (n=167) du Québec et du Canada (1990-2005) et d’entretiens avec des experts québécois (n=19) a été effectuée. Quatre thèmes ont été analysés : 1) le positionnement et les perceptions envers la pharmacogénétique; 2) les avantages et les risques reliés à son utilisation; 3) les rôles et les tensions entre professionnels; 4) les barrières et les solutions de translation. Résultats : L’analyse des représentations véhiculées sur la pharmacogénétique dans les sources documentaires se cristallise autour de deux pôles. Les représentations optimistes qui révèlent une fascination envers la médecine personnalisée, créant des attentes (« Génohype ») en regard de l’arrivée de la pharmacogénétique dans la clinique. Les représentations pessimistes qui révèlent un scepticisme (« Génomythe ») envers l’arrivée de la pharmacogénétique et qui semblent imprégnés par l’historique des représentations médiatiques négatives de la génétique. Quant à l’analyse des entretiens, celle-ci a permis de mettre en lumière le contexte actuel du terrain d’accueil. En effet, selon les experts interviewés, ce contexte comporte des déficiences législatives et un dysfonctionnement organisationnel qui font en sorte que l’utilisation des tests de pharmacogénétique est limitée, fragmentée et non standardisée. S’ajoute à ceci, le manque de données probantes et de dialogue entre des acteurs mal ou peu informés, la résistance et la crainte de certains professionnels. Discussion : Plusieurs changements dans la réglementation des systèmes d’innovation ainsi que dans le contexte d’accueil seront nécessaires pour rendre accessibles les tests de pharmacogénétique dans la pratique clinique courante. Des mécanismes facilitateurs de la translation des technologies et des facteurs clés de réussite sont proposés. Enfin, quelques initiatives phares sont suggérées. Conclusion : Des efforts au niveau international, national, provincial et local sont indispensables afin de résoudre les nombreux obstacles de la translation des tests de pharmacogénétique au Québec et ainsi planifier l’avenir le plus efficacement et sûrement possible.

Beyond Panel Unit Root Tests: Using Multiple Testing to Determine the Non Stationarity Properties of Individual Series in a Panel

Most panel unit root tests are designed to test the joint null hypothesis of a unit root for each individual series in a panel. After a rejection, it will often be of interest to identify which series can be deemed to be stationary and which series can be deemed nonstationary. Researchers will sometimes carry out this classification on the basis of n individual (univariate) unit root tests based on some ad hoc significance level. In this paper, we demonstrate how to use the false discovery rate (FDR) in evaluating I(1)=I(0) classifications based on individual unit root tests when the size of the cross section (n) and time series (T) dimensions are large. We report results from a simulation experiment and illustrate the methods on two data sets.

Les effets d’une commotion cérébrale d’origine sportive sur le fonctionnement cognitif de l’enfant évalués à l’aide de potentiels évoqués cognitifs et de tests neuropsychologiques

Les commotions cérébrales d’origine sportive sont fréquentes chez les athlètes professionnels et semblent l’être tout autant chez les jeunes sportifs. Chez l’adulte, les symptômes se résorbent dans la majorité des cas assez rapidement (7-10 jours), mais la récupération peut s’avérer différente chez les jeunes. Plusieurs études utilisant les potentiels évoqués cognitifs ont découvert des anomalies cérébrales en l’absence de symptômes cliniques observables chez l'adulte. Toutefois, peu de données scientifiques sont disponibles sur les répercussions d’un tel impact sur le cerveau en développement. Le but de l’étude était de déterminer s’il existe une relation entre l’âge de survenue au moment de la commotion et la gravité des déficits. Cette étude transversale a évalué le fonctionnement cognitif de sportifs par des tests neuropsychologiques ainsi que les mécanismes neuronaux de l’orientation de l’attention (P3a) et de mise à jour de l’information en mémoire de travail (P3b) à l’aide de potentiels évoqués cognitifs. Les athlètes étaient répartis selon trois groupes d’âge [9-12 ans (n=32); 13-16 ans (n=34); adultes (n=30)], la moitié ayant subi une commotion dans la dernière année. Les comparaisons entre les groupes ont été effectuées par une série d’ANOVAs. Comparativement au groupe contrôle, les adolescents commotionnés présentaient des déficits de mémoire de travail. Les athlètes commotionnés démontraient une réduction de l’amplitude de la P3b comparativement aux non-commotionnés. Les résultats illustrent la présence de déficits neurophysiologiques persistants et ce, au moins six mois suivant l’impact. Les enfants semblent aussi sensibles que les adultes aux effets délétères d’une commotion cérébrale et les conséquences s’avèrent plus sévères chez l’adolescent.

Les tests de causalité en variance entre deux séries chronologiques multivariées

Les modèles de séries chronologiques avec variances conditionnellement hétéroscédastiques sont devenus quasi incontournables afin de modéliser les séries chronologiques dans le contexte des données financières. Dans beaucoup d'applications, vérifier l'existence d'une relation entre deux séries chronologiques représente un enjeu important. Dans ce mémoire, nous généralisons dans plusieurs directions et dans un cadre multivarié, la procédure dévéloppée par Cheung et Ng (1996) conçue pour examiner la causalité en variance dans le cas de deux séries univariées. Reposant sur le travail de El Himdi et Roy (1997) et Duchesne (2004), nous proposons un test basé sur les matrices de corrélation croisée des résidus standardisés carrés et des produits croisés de ces résidus. Sous l'hypothèse nulle de l'absence de causalité en variance, nous établissons que les statistiques de test convergent en distribution vers des variables aléatoires khi-carrées. Dans une deuxième approche, nous définissons comme dans Ling et Li (1997) une transformation des résidus pour chaque série résiduelle vectorielle. Les statistiques de test sont construites à partir des corrélations croisées de ces résidus transformés. Dans les deux approches, des statistiques de test pour les délais individuels sont proposées ainsi que des tests de type portemanteau. Cette méthodologie est également utilisée pour déterminer la direction de la causalité en variance. Les résultats de simulation montrent que les tests proposés offrent des propriétés empiriques satisfaisantes. Une application avec des données réelles est également présentée afin d'illustrer les méthodes

Tests d'indépendance en analyse multivariée et tests de normalité dans les modèles ARMA

Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.