Quel est l'effet des dépenses publiques d'éducation sur la qualité de l'éducation primaire?

Rapport de recherche

Modèle théorique sur la participation des chercheurs aux conférences.

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Genre, santé et développement: les inégalités entre les hommes et les femmes dans la santé constituent-elles un frein au développement? Estimation empirique en coupe transversale dans un modèle Mankiw – Romer – Weil.

Rapport de recherche

Analyse bayésienne d'un modèle pour les changements de prix de titres échangés à haute fréquence sur les marchés financiers.

Rapport de recherche

L'utilisation du bootstrap pour tester la stationnarité des taux de change réels avec un modèle non linéaire. L'évidence pour le Canada.

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Empirical Assessment of an Intertemporal Option Pricing Model with Latent variables

This paper assesses the empirical performance of an intertemporal option pricing model with latent variables which generalizes the Hull-White stochastic volatility formula. Using this generalized formula in an ad-hoc fashion to extract two implicit parameters and forecast next day S&P 500 option prices, we obtain similar pricing errors than with implied volatility alone as in the Hull-White case. When we specialize this model to an equilibrium recursive utility model, we show through simulations that option prices are more informative than stock prices about the structural parameters of the model. We also show that a simple method of moments with a panel of option prices provides good estimates of the parameters of the model. This lays the ground for an empirical assessment of this equilibrium model with S&P 500 option prices in terms of pricing errors.

Some Implications of the Zero Lower Bound on Interest Rates for the Term Structure and Monetary Policy

In an economy where cash can be stored costlessly (in nominal terms), the nominal interest rate is bounded below by zero. This paper derives the implications of this nonnegativity constraint for the term structure and shows that it induces a nonlinear and convex relation between short- and long-term interest rates. As a result, the long-term rate responds asymmetrically to changes in the short-term rate, and by less than predicted by a benchmark linear model. In particular, a decrease in the short-term rate leads to a decrease in the long-term rate that is smaller in magnitude than the increase in the long-term rate associated with an increase in the short-term rate of the same size. Up to the extent that monetary policy acts by affecting long-term rates through the term structure, its power is considerably reduced at low interest rates. The empirical predictions of the model are examined using data from Japan.

Explaining the Persistence of Commodity Prices

This paper extends the Competitive Storage Model by incorporating prominent features of the production process and financial markets. A major limitation of this basic model is that it cannot successfully explain the degree of serial correlation observed in actual data. The proposed extensions build on the observation that in order to generate a high degree of price persistence, a model must incorporate features such that agents are willing to hold stocks more often than predicted by the basic model. We therefore allow unique characteristics of the production and trading mechanisms to provide the required incentives. Specifically, the proposed models introduce (i) gestation lags in production with heteroskedastic supply shocks, (ii) multiperiod forward contracts, and (iii) a convenience return to inventory holding. The rational expectations solutions for twelve commodities are numerically solved. Simulations are then employed to assess the effects of the above extensions on the time series properties of commodity prices. Results indicate that each of the features above partially account for the persistence and occasional spikes observed in actual data. Evidence is presented that the precautionary demand for stocks might play a substantial role in the dynamics of commodity prices.

Correcting the Errors : A Note on Volatility Forecast Evaluation Based on High-Frequency Data and Realized Volatilities

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.

Méthodes d’inférence exactes pour un modèle de régression avec erreurs AR(2) gaussiennes

Ce texte propose des méthodes d’inférence exactes (tests et régions de confiance) sur des modèles de régression linéaires avec erreurs autocorrélées suivant un processus autorégressif d’ordre deux [AR(2)], qui peut être non stationnaire. L’approche proposée est une généralisation de celle décrite dans Dufour (1990) pour un modèle de régression avec erreurs AR(1) et comporte trois étapes. Premièrement, on construit une région de confiance exacte pour le vecteur des coefficients du processus autorégressif (φ). Cette région est obtenue par inversion de tests d’indépendance des erreurs sur une forme transformée du modèle contre des alternatives de dépendance aux délais un et deux. Deuxièmement, en exploitant la dualité entre tests et régions de confiance (inversion de tests), on détermine une région de confiance conjointe pour le vecteur φ et un vecteur d’intérêt M de combinaisons linéaires des coefficients de régression du modèle. Troisièmement, par une méthode de projection, on obtient des intervalles de confiance «marginaux» ainsi que des tests à bornes exacts pour les composantes de M. Ces méthodes sont appliquées à des modèles du stock de monnaie (M2) et du niveau des prix (indice implicite du PNB) américains

Un modèle de couverture des risques supportés par un producteur de cuivre canadien.

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Le "Dollar Cost Averaging", modèle conditionnel d'investissement, et modèle de régression prévisionnel.

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La prévision de l'impôt du Québec sur le revenu des particuliers.

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Un modèle de couverture conditionnelle sur les devises.

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Les réseaux de neurones et la prévision des taux de change quotidiens.

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