Simulation-Based Finite-Sample Tests for Heteroskedasticity and ARCH Effects.

A wide range of tests for heteroskedasticity have been proposed in the econometric and statistics literature. Although a few exact homoskedasticity tests are available, the commonly employed procedures are quite generally based on asymptotic approximations which may not provide good size control in finite samples. There has been a number of recent studies that seek to improve the reliability of common heteroskedasticity tests using Edgeworth, Bartlett, jackknife and bootstrap methods. Yet the latter remain approximate. In this paper, we describe a solution to the problem of controlling the size of homoskedasticity tests in linear regression contexts. We study procedures based on the standard test statistics [e.g., the Goldfeld-Quandt, Glejser, Bartlett, Cochran, Hartley, Breusch-Pagan-Godfrey, White and Szroeter criteria] as well as tests for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH-type models). We also suggest several extensions of the existing procedures (sup-type of combined test statistics) to allow for unknown breakpoints in the error variance. We exploit the technique of Monte Carlo tests to obtain provably exact p-values, for both the standard and the new tests suggested. We show that the MC test procedure conveniently solves the intractable null distribution problem, in particular those raised by the sup-type and combined test statistics as well as (when relevant) unidentified nuisance parameter problems under the null hypothesis. The method proposed works in exactly the same way with both Gaussian and non-Gaussian disturbance distributions [such as heavy-tailed or stable distributions]. The performance of the procedures is examined by simulation. The Monte Carlo experiments conducted focus on : (1) ARCH, GARCH, and ARCH-in-mean alternatives; (2) the case where the variance increases monotonically with : (i) one exogenous variable, and (ii) the mean of the dependent variable; (3) grouped heteroskedasticity; (4) breaks in variance at unknown points. We find that the proposed tests achieve perfect size control and have good power.

Asymptotic Approximations in the Near-Integrated Model with a Non-Zero Initial Condition

This paper considers various asymptotic approximations in the near-integrated firstorder autoregressive model with a non-zero initial condition. We first extend the work of Knight and Satchell (1993), who considered the random walk case with a zero initial condition, to derive the expansion of the relevant joint moment generating function in this more general framework. We also consider, as alternative approximations, the stochastic expansion of Phillips (1987c) and the continuous time approximation of Perron (1991). We assess how these alternative methods provide or not an adequate approximation to the finite-sample distribution of the least-squares estimator in a first-order autoregressive model. The results show that, when the initial condition is non-zero, Perron's (1991) continuous time approximation performs very well while the others only offer improvements when the initial condition is zero.

Building Blocks : Children's Literature and the Formation of a Nation, 1750-1825

«Building Blocks: Children’s Literature and the Formation of a Nation, 1750-1825» examine la façon dont la littérature pour enfants imprègne les jeunes lecteurs avec un sens de nationalisme et d'identité nationale à travers la compréhension des espaces et des relations spatiales. La thèse étudie les œuvres d’enfants par Thomas Day, Sarah Fielding, Mary Wollstonecraft, Richard Lovell et Maria Edgeworth, Charles et Mary Lamb, Sarah Trimmer, Lucy Peacock, Priscilla Wakefield, John Aikin, et Anna Laetitia Barbauld. Les différents sujets thématiques reflètent la façon dont les frontières entre les dimensions extérieures et intérieures, entre le monde physique et le domaine psychologique, sont floues. En s'appuyant sur les travaux de penseurs éducatifs, John Locke et Jean-Jacques Rousseau, les écritures pour les enfants soulignent l'importance des expériences sensorielles qui informent l’évolution interne des individus. En retour, la projection de l'imagination et l'investissement des sentiments aident à former la manière dont les gens interagissent avec le monde matériel et les uns envers les autres afin de former une nation. En utilisant une approche Foucaldienne, cette thèse montre comment la discipline est inculquée chez les enfants et les transforme en sujets réglementés. Grâce à des confessions et des discours, les enfants souscrivent à la notion de surveillance et de transparence tandis que l'appréciation de l'opinion publique encourage la pratique de la maîtrise de soi. Les enfants deviennent non seulement des ébauches, sensibles à des impressions, mais des corps d'écriture lisibles. Les valeurs et les normes de la société sont internalisées pendant que les enfants deviennent une partie intégrale du système qu'ils adoptent. L'importance de la visibilité est également soulignée dans la popularité du système de Linné qui met l'accent sur l'observation et la catégorisation. L'histoire naturelle dans la littérature enfantine renforce la structure hiérarchique de la société, ce qui souligne la nécessité de respecter les limites de classes et de jouer des rôles individuels pour le bien-être de la collectivité. Les connotations religieuses dans l'histoire naturelle peuvent sembler justifier l'inégalité des classes, mais elles diffusent aussi des messages de charité, de bienveillance et d'empathie, offrant une alternative ou une forme d’identité nationale «féminine» qui est en contraste avec le militarisme et le nationalisme patricien. La seconde moitié de la thèse examine comment la théorie des « communautés imaginées » de Benedict Anderson devient une possibilité à travers le développement du goût national et une compréhension de l'interconnexion entre les individus. Le personnage du barde pointe à la centralité de l'esprit communautaire dans l'identité nationale. Parallèlement à la commercialisation croissante de produits culturels et nationaux durant cette période, on retrouve l’augmentation de l’attachement affectif envers les objets et la nécessité de découvrir l'authentique dans la pratique de la réflexion critique. La propriété est redéfinie à travers la question des «vrais» droits de propriété et devient partagée dans l'imaginaire commun. Des cartes disséquées enseignent aux enfants comment visualiser des espaces et des frontières et conceptualisent la place de l’individu dans la société. Les enfants apprennent que des actions disparates effectuées dans la sphère domestique ont des répercussions plus importantes dans le domaine public de la nation.

Bootstrapping high frequency data

Nous développons dans cette thèse, des méthodes de bootstrap pour les données financières de hautes fréquences. Les deux premiers essais focalisent sur les méthodes de bootstrap appliquées à l’approche de "pré-moyennement" et robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. En se basant sur cette ap- proche d’estimation de la volatilité intégrée en présence d’erreurs de microstructure, nous développons plusieurs méthodes de bootstrap qui préservent la structure de dépendance et l’hétérogénéité dans la moyenne des données originelles. Le troisième essai développe une méthode de bootstrap sous l’hypothèse de Gaussianité locale des données financières de hautes fréquences. Le premier chapitre est intitulé: "Bootstrap inference for pre-averaged realized volatility based on non-overlapping returns". Nous proposons dans ce chapitre, des méthodes de bootstrap robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Particulièrement nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée utilisant des rendements "pré-moyennés" proposés par Podolskij et Vetter (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à hautes fréquences consécutifs qui ne se chevauchent pas. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. Le non-chevauchement des blocs fait que les rendements "pré-moyennés" sont asymptotiquement indépendants, mais possiblement hétéroscédastiques. Ce qui motive l’application du wild bootstrap dans ce contexte. Nous montrons la validité théorique du bootstrap pour construire des intervalles de type percentile et percentile-t. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap peut améliorer les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques, pourvu que le choix de la variable externe soit fait de façon appropriée. Nous illustrons ces méthodes en utilisant des données financières réelles. Le deuxième chapitre est intitulé : "Bootstrapping pre-averaged realized volatility under market microstructure noise". Nous développons dans ce chapitre une méthode de bootstrap par bloc basée sur l’approche "pré-moyennement" de Jacod et al. (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à haute fréquences consécutifs qui se chevauchent. Le chevauchement des blocs induit une forte dépendance dans la structure des rendements "pré-moyennés". En effet les rendements "pré-moyennés" sont m-dépendant avec m qui croît à une vitesse plus faible que la taille d’échantillon n. Ceci motive l’application d’un bootstrap par bloc spécifique. Nous montrons que le bloc bootstrap suggéré par Bühlmann et Künsch (1995) n’est valide que lorsque la volatilité est constante. Ceci est dû à l’hétérogénéité dans la moyenne des rendements "pré-moyennés" au carré lorsque la volatilité est stochastique. Nous proposons donc une nouvelle procédure de bootstrap qui combine le wild bootstrap et le bootstrap par bloc, de telle sorte que la dépendance sérielle des rendements "pré-moyennés" est préservée à l’intérieur des blocs et la condition d’homogénéité nécessaire pour la validité du bootstrap est respectée. Sous des conditions de taille de bloc, nous montrons que cette méthode est convergente. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles. Le troisième chapitre est intitulé: "Bootstrapping realized covolatility measures under local Gaussianity assumption". Dans ce chapitre nous montrons, comment et dans quelle mesure on peut approximer les distributions des estimateurs de mesures de co-volatilité sous l’hypothèse de Gaussianité locale des rendements. En particulier nous proposons une nouvelle méthode de bootstrap sous ces hypothèses. Nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée et sur le beta réalisé. Nous montrons que la nouvelle méthode de bootstrap appliquée au beta réalisé était capable de répliquer les cummulants au deuxième ordre, tandis qu’il procurait une amélioration au troisième degré lorsqu’elle est appliquée à la volatilité réalisée. Ces résultats améliorent donc les résultats existants dans cette littérature, notamment ceux de Gonçalves et Meddahi (2009) et de Dovonon, Gonçalves et Meddahi (2013). Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques et les résultats de bootstrap existants. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles.