Prévisibilité de la prime de risque sur les obligations: Inférence de Bootstrap.

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.

Rapport de recherche

Le bootstrap pour mesurer la volatilité réalisée.

Rapport de recherche

The Bootstrap of Mean for Dependent Heterogeneous Arrays.

Presently, conditions ensuring the validity of bootstrap methods for the sample mean of (possibly heterogeneous) near epoch dependent (NED) functions of mixing processes are unknown. Here we establish the validity of the bootstrap in this context, extending the applicability of bootstrap methods to a class of processes broadly relevant for applications in economics and finance. Our results apply to two block bootstrap methods: the moving blocks bootstrap of Künsch ( 989) and Liu and Singh ( 992), and the stationary bootstrap of Politis and Romano ( 994). In particular, the consistency of the bootstrap variance estimator for the sample mean is shown to be robust against heteroskedasticity and dependence of unknown form. The first order asymptotic validity of the bootstrap approximation to the actual distribution of the sample mean is also established in this heterogeneous NED context.

La prévisibilité des rendements des actifs financiers : une analyse de Bootstrap.

Rapport de recherche

The Wild Bootstrap for the Variance Radio Test.

Rapport de recherche

La entrevista sociolingüística y su valor como método de investigación

Dans cette étude, nous analysons les principaux problèmes que nous retrouvons lorsque nous utilisons les entrevues sociolinguistiques comme méthode d’analyse pour obtenir des échantillons de l’actuation linguistique authentiques. Cette problématique provient de la nature même de la méthodologie employée en fonction du paradoxe de l’observateur (Labov 1972) et elle impose la nécessité de réfléchir sur les avantages et les désavantages inhérents à l’instrument de recherche utilisé. En ayant ce propos, l’objectif principal qu’on poursuit est celui de donner réponse à une question que surgit lorsqu’on parle de l’entrevue sociolinguistique : Comment pourrait-on obtenir des échantillons de parole de style spontané dans l’observation systématique de l’entrevue? Pour essayer de répondre à cette problématique, on a revu et analysé un échantillon de vingt entrevues semi dirigées (25 heures d’enregistrement) qui font partie du Corpus Oral et Sonore de l’Espagnol Rural (COSER). L’étude des entrevues sociolinguistiques comme méthode scientifique montre, comme principal résultat, que parmi les stratégies utilisées pour essayer de réduire les effets du paradoxe de l’observateur on devrait inclure celle de la tactique de faire parler l’informateur à propos d’un objet qui ait une particulière valeur affective pour lui, pour générer ainsi une déstructuration du schéma formel de l’entrevue et une situation émotionnelle de sorte que l’émotivité neutralise sa conscience linguistique et son discours. De cette façon, l’attention du parlant se concentrera dans l’objet même plutôt que dans sa parole formelle et, de cette manière, on obtiendrait des échantillons de style plus spontané et colloquial.

Los métodos de enseñanza en ELE : el método comunicativo revisado

Cette étude se focalise sur la révision de l’approche communicative des manuels d’enseignement de l’espagnol comme langue étrangère (ELE) et, plus particulièrement, sur celle des manuels utilisés dans les institutions scolaires du Québec. D’un point de vue historique, les premières inquiétudes liées à l’enseignement et à l’acquisition de langues secondes sont apparues dans l’Antiquité. Pendant des siècles, l’enseignement fondé sur la répétition de structures a prédominé, mais une fois le Moyen Âge passé, d’autres avancées pédagogiques sont nées. Par exemple, au XVIIe siècle, des études sur la question, inspirées de penseurs comme Montaigne et Locke, ont révélé que l’apprentissage formel de la langue n’était pas utile et que les apprenants avaient besoin d’une motivation pour apprendre. Le XXe siècle a été caractérisé par le déploiement de propositions méthodologiques à utiliser dans l’enseignement de langues secondes, et c’est ainsi que des méthodes telles que Directe, Audio-linguistique, Apprentissage communautaire de la langue et Approche naturelle ont surgi. Au milieu du XXe siècle s’est développée en Europe une proposition basée sur les besoins communicatifs des étudiants et ce qui, au début, était connu comme l’approche notionnelle fonctionnelle a évolué et est devenu l’enseignement communicatif. Une telle approche concerne essentiellement l’usage de la langue et accorde moins d’importance aux connaissances linguistiques. Elle a pour objectif principal que l’étudiant-parlant développe des habiletés interprétatives et expressives de la langue objet. En nous appuyant sur un cadre théorique de l’enseignement des langues et en analysant les manuels Nuevo ELE, Prisma et Español en marcha (niveaux A1-B2), nous prétendons vérifier la présence de l’approche communicative dans ces manuels afin de pouvoir démontrer que dans les activités dites communicatives, il y a différentes applications possibles des méthodes traditionnelles de l’enseignement de langues secondes et que, par conséquent, l’approche communicative réunit plusieurs propositions qui proviennent d’autres méthodes. Mot-clés : Espagnol langue étrangère (ELE), approche communicative, analyse de manuels, Nuevo ELE, Prisma, Español en marcha.

Bootstrap for panel data models with an application to the evaluation of public policies

Le but de cette thèse est d étendre la théorie du bootstrap aux modèles de données de panel. Les données de panel s obtiennent en observant plusieurs unités statistiques sur plusieurs périodes de temps. Leur double dimension individuelle et temporelle permet de contrôler l 'hétérogénéité non observable entre individus et entre les périodes de temps et donc de faire des études plus riches que les séries chronologiques ou les données en coupe instantanée. L 'avantage du bootstrap est de permettre d obtenir une inférence plus précise que celle avec la théorie asymptotique classique ou une inférence impossible en cas de paramètre de nuisance. La méthode consiste à tirer des échantillons aléatoires qui ressemblent le plus possible à l échantillon d analyse. L 'objet statitstique d intérêt est estimé sur chacun de ses échantillons aléatoires et on utilise l ensemble des valeurs estimées pour faire de l inférence. Il existe dans la littérature certaines application du bootstrap aux données de panels sans justi cation théorique rigoureuse ou sous de fortes hypothèses. Cette thèse propose une méthode de bootstrap plus appropriée aux données de panels. Les trois chapitres analysent sa validité et son application. Le premier chapitre postule un modèle simple avec un seul paramètre et s 'attaque aux propriétés théoriques de l estimateur de la moyenne. Nous montrons que le double rééchantillonnage que nous proposons et qui tient compte à la fois de la dimension individuelle et la dimension temporelle est valide avec ces modèles. Le rééchantillonnage seulement dans la dimension individuelle n est pas valide en présence d hétérogénéité temporelle. Le ré-échantillonnage dans la dimension temporelle n est pas valide en présence d'hétérogénéité individuelle. Le deuxième chapitre étend le précédent au modèle panel de régression. linéaire. Trois types de régresseurs sont considérés : les caractéristiques individuelles, les caractéristiques temporelles et les régresseurs qui évoluent dans le temps et par individu. En utilisant un modèle à erreurs composées doubles, l'estimateur des moindres carrés ordinaires et la méthode de bootstrap des résidus, on montre que le rééchantillonnage dans la seule dimension individuelle est valide pour l'inférence sur les coe¢ cients associés aux régresseurs qui changent uniquement par individu. Le rééchantillonnage dans la dimen- sion temporelle est valide seulement pour le sous vecteur des paramètres associés aux régresseurs qui évoluent uniquement dans le temps. Le double rééchantillonnage est quand à lui est valide pour faire de l inférence pour tout le vecteur des paramètres. Le troisième chapitre re-examine l exercice de l estimateur de différence en di¤érence de Bertrand, Duflo et Mullainathan (2004). Cet estimateur est couramment utilisé dans la littérature pour évaluer l impact de certaines poli- tiques publiques. L exercice empirique utilise des données de panel provenant du Current Population Survey sur le salaire des femmes dans les 50 états des Etats-Unis d Amérique de 1979 à 1999. Des variables de pseudo-interventions publiques au niveau des états sont générées et on s attend à ce que les tests arrivent à la conclusion qu il n y a pas d e¤et de ces politiques placebos sur le salaire des femmes. Bertrand, Du o et Mullainathan (2004) montre que la non-prise en compte de l hétérogénéité et de la dépendance temporelle entraîne d importantes distorsions de niveau de test lorsqu'on évalue l'impact de politiques publiques en utilisant des données de panel. Une des solutions préconisées est d utiliser la méthode de bootstrap. La méthode de double ré-échantillonnage développée dans cette thèse permet de corriger le problème de niveau de test et donc d'évaluer correctement l'impact des politiques publiques.

Essays on bootstrap in econometrics

Ma thèse est composée de trois essais sur l'inférence par le bootstrap à la fois dans les modèles de données de panel et les modèles à grands nombres de variables instrumentales #VI# dont un grand nombre peut être faible. La théorie asymptotique n'étant pas toujours une bonne approximation de la distribution d'échantillonnage des estimateurs et statistiques de tests, je considère le bootstrap comme une alternative. Ces essais tentent d'étudier la validité asymptotique des procédures bootstrap existantes et quand invalides, proposent de nouvelles méthodes bootstrap valides. Le premier chapitre #co-écrit avec Sílvia Gonçalves# étudie la validité du bootstrap pour l'inférence dans un modèle de panel de données linéaire, dynamique et stationnaire à effets fixes. Nous considérons trois méthodes bootstrap: le recursive-design bootstrap, le fixed-design bootstrap et le pairs bootstrap. Ces méthodes sont des généralisations naturelles au contexte des panels des méthodes bootstrap considérées par Gonçalves et Kilian #2004# dans les modèles autorégressifs en séries temporelles. Nous montrons que l'estimateur MCO obtenu par le recursive-design bootstrap contient un terme intégré qui imite le biais de l'estimateur original. Ceci est en contraste avec le fixed-design bootstrap et le pairs bootstrap dont les distributions sont incorrectement centrées à zéro. Cependant, le recursive-design bootstrap et le pairs bootstrap sont asymptotiquement valides quand ils sont appliqués à l'estimateur corrigé du biais, contrairement au fixed-design bootstrap. Dans les simulations, le recursive-design bootstrap est la méthode qui produit les meilleurs résultats. Le deuxième chapitre étend les résultats du pairs bootstrap aux modèles de panel non linéaires dynamiques avec des effets fixes. Ces modèles sont souvent estimés par l'estimateur du maximum de vraisemblance #EMV# qui souffre également d'un biais. Récemment, Dhaene et Johmans #2014# ont proposé la méthode d'estimation split-jackknife. Bien que ces estimateurs ont des approximations asymptotiques normales centrées sur le vrai paramètre, de sérieuses distorsions demeurent à échantillons finis. Dhaene et Johmans #2014# ont proposé le pairs bootstrap comme alternative dans ce contexte sans aucune justification théorique. Pour combler cette lacune, je montre que cette méthode est asymptotiquement valide lorsqu'elle est utilisée pour estimer la distribution de l'estimateur split-jackknife bien qu'incapable d'estimer la distribution de l'EMV. Des simulations Monte Carlo montrent que les intervalles de confiance bootstrap basés sur l'estimateur split-jackknife aident grandement à réduire les distorsions liées à l'approximation normale en échantillons finis. En outre, j'applique cette méthode bootstrap à un modèle de participation des femmes au marché du travail pour construire des intervalles de confiance valides. Dans le dernier chapitre #co-écrit avec Wenjie Wang#, nous étudions la validité asymptotique des procédures bootstrap pour les modèles à grands nombres de variables instrumentales #VI# dont un grand nombre peu être faible. Nous montrons analytiquement qu'un bootstrap standard basé sur les résidus et le bootstrap restreint et efficace #RE# de Davidson et MacKinnon #2008, 2010, 2014# ne peuvent pas estimer la distribution limite de l'estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée #EMVIL#. La raison principale est qu'ils ne parviennent pas à bien imiter le paramètre qui caractérise l'intensité de l'identification dans l'échantillon. Par conséquent, nous proposons une méthode bootstrap modifiée qui estime de facon convergente cette distribution limite. Nos simulations montrent que la méthode bootstrap modifiée réduit considérablement les distorsions des tests asymptotiques de type Wald #$t$# dans les échantillons finis, en particulier lorsque le degré d'endogénéité est élevé.