A Theoretical Comparison Between Integrated and Realized Volatilies

In this paper, we provide both qualitative and quantitative measures of the cost of measuring the integrated volatility by the realized volatility when the frequency of observation is fixed. We start by characterizing for a general diffusion the difference between the realized and the integrated volatilities for a given frequency of observations. Then, we compute the mean and variance of this noise and the correlation between the noise and the integrated volatility in the Eigenfunction Stochastic Volatility model of Meddahi (2001a). This model has, as special examples, log-normal, affine, and GARCH diffusion models. Using some previous empirical works, we show that the standard deviation of the noise is not negligible with respect to the mean and the standard deviation of the integrated volatility, even if one considers returns at five minutes. We also propose a simple approach to capture the information about the integrated volatility contained in the returns through the leverage effect.

Responsibility and Cross-Subsidization in Cost Sharing

We propose two axiomatic theories of cost sharing with the common premise that agents demand comparable -though perhaps different- commodities and are responsible for their own demand. Under partial responsibility the agents are not responsible for the asymmetries of the cost function: two agents consuming the same amount of output always pay the same price; this holds true under full responsibility only if the cost function is symmetric in all individual demands. If the cost function is additively separable, each agent pays her stand alone cost under full responsibility; this holds true under partial responsibility only if, in addition, the cost function is symmetric. By generalizing Moulin and Shenker’s (1999) Distributivity axiom to cost-sharing methods for heterogeneous goods, we identify in each of our two theories a different serial method. The subsidy-free serial method (Moulin, 1995) is essentially the only distributive method meeting Ranking and Dummy. The cross-subsidizing serial method (Sprumont, 1998) is the only distributive method satisfying Separability and Strong Ranking. Finally, we propose an alternative characterization of the latter method based on a strengthening of Distributivity.

Monte Carlo Tests with Nuisance Parameters: A General Approach to Finite-Sample Inference and Nonstandard Asymptotics

The technique of Monte Carlo (MC) tests [Dwass (1957), Barnard (1963)] provides an attractive method of building exact tests from statistics whose finite sample distribution is intractable but can be simulated (provided it does not involve nuisance parameters). We extend this method in two ways: first, by allowing for MC tests based on exchangeable possibly discrete test statistics; second, by generalizing the method to statistics whose null distributions involve nuisance parameters (maximized MC tests, MMC). Simplified asymptotically justified versions of the MMC method are also proposed and it is shown that they provide a simple way of improving standard asymptotics and dealing with nonstandard asymptotics (e.g., unit root asymptotics). Parametric bootstrap tests may be interpreted as a simplified version of the MMC method (without the general validity properties of the latter).

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.

Cognition in Seemingly Riskless Choices and Judgments.

We instillate rational cognition and learning in seemingly riskless choices and judgments. Preferences and possibilities are given in a stochastic sense and based on revisable expectations. the theory predicts experimental preference reversals and passes a sharp econometric test of the status quo bias drawn from a field study.

Inter and intra-specific differences in medicinal plant use for the treatment of type II diabetes symptoms by the Cree Elders of Eeyou Istchee (QC)

Au Canada, nous remarquons une prédominance du diabète de type 2 au sein des communautés autochtones. Une approche ethnobotanique est utilisée en collaboration avec la Nation Crie de Eeyou Istchee afin de déterminer quels traitements à base de plantes peuvent être utilisés pour contrer les différentes conditions qui, collectivement, forment le diabète. Les pharmacopées de deux communautés cries, soit celles de Waskaganish et de Nemaska, ont été établies puis comparées à celles de étudiées antérieurement : communautés Whapmagoostui et Mistissini. Malgré les différences géographiques de ces groupes, leurs utilisations sont majoritairement semblables, avec pour seule exception le contraste entre les communautés de Nemaska et de Whapmagoostui. De plus, nous avons complété l’évaluation du taux cytoprotecteur des aiguilles, de l’écorce et des cônes de l’épinette noire (Picea mariana). Les extraits provenant de tous les organes des plantes démontrent une protection qui dépend de la concentration. La réponse spécifique d’organes peut varier selon l’habitat; ainsi, les plantes poussant dans les tourbières ou dans les forêts, sur le littoral ou à des terres l’intérieur démontrent des différences quant à leur efficacité. Bref, l’écorce démontre une relation dose-effet plus forte dans la forêt littorale, tandis que les aiguilles n’indiquent pas de changements significatifs selon leur environnement de croissance. La bioactivité observée démontre une corrélation avec le contenu phénolique et non avec l’activité de l’agent antioxydant. Ces résultats contribuent à péciser les activités antidiabétiques des plantes de la forêt boréale canadienne, telles qu’identifiées au niveau cellulaire par les guérisseurs Cries.

Exact Nonparametric Two-Sample Homogeneity Tests for Possibly Discrete Distributions.

In this paper, we study several tests for the equality of two unknown distributions. Two are based on empirical distribution functions, three others on nonparametric probability density estimates, and the last ones on differences between sample moments. We suggest controlling the size of such tests (under nonparametric assumptions) by using permutational versions of the tests jointly with the method of Monte Carlo tests properly adjusted to deal with discrete distributions. We also propose a combined test procedure, whose level is again perfectly controlled through the Monte Carlo test technique and has better power properties than the individual tests that are combined. Finally, in a simulation experiment, we show that the technique suggested provides perfect control of test size and that the new tests proposed can yield sizeable power improvements.

An Eigenfunction Approach for Volatility Modeling.

In this paper, we introduce a new approach for volatility modeling in discrete and continuous time. We follow the stochastic volatility literature by assuming that the variance is a function of a state variable. However, instead of assuming that the loading function is ad hoc (e.g., exponential or affine), we assume that it is a linear combination of the eigenfunctions of the conditional expectation (resp. infinitesimal generator) operator associated to the state variable in discrete (resp. continuous) time. Special examples are the popular log-normal and square-root models where the eigenfunctions are the Hermite and Laguerre polynomials respectively. The eigenfunction approach has at least six advantages: i) it is general since any square integrable function may be written as a linear combination of the eigenfunctions; ii) the orthogonality of the eigenfunctions leads to the traditional interpretations of the linear principal components analysis; iii) the implied dynamics of the variance and squared return processes are ARMA and, hence, simple for forecasting and inference purposes; (iv) more importantly, this generates fat tails for the variance and returns processes; v) in contrast to popular models, the variance of the variance is a flexible function of the variance; vi) these models are closed under temporal aggregation.

Statistical Inference for Computable General Equilibrium Models with Application to a Model of the Moroccan Economy

We study the problem of measuring the uncertainty of CGE (or RBC)-type model simulations associated with parameter uncertainty. We describe two approaches for building confidence sets on model endogenous variables. The first one uses a standard Wald-type statistic. The second approach assumes that a confidence set (sampling or Bayesian) is available for the free parameters, from which confidence sets are derived by a projection technique. The latter has two advantages: first, confidence set validity is not affected by model nonlinearities; second, we can easily build simultaneous confidence intervals for an unlimited number of variables. We study conditions under which these confidence sets take the form of intervals and show they can be implemented using standard methods for solving CGE models. We present an application to a CGE model of the Moroccan economy to study the effects of policy-induced increases of transfers from Moroccan expatriates.

Simulation-Based Finite-Sample Normality Tests in Linear Regressions

In the literature on tests of normality, much concern has been expressed over the problems associated with residual-based procedures. Indeed, the specialized tables of critical points which are needed to perform the tests have been derived for the location-scale model; hence reliance on available significance points in the context of regression models may cause size distortions. We propose a general solution to the problem of controlling the size normality tests for the disturbances of standard linear regression, which is based on using the technique of Monte Carlo tests.

Paretian Quasi-Orders: Two Agents.

We characterize Paretian quasi-orders in the two-agent continuous case.

Interpersonal Comparisons of Well-Being

This paper, which is to be published as a chapter in the Oxford Handbook of Political Economy, provides an introduction to social-choice theory with interpersonal comparisons of well-being. We argue that the most promising route of escape from the negative conclusion of Arrow’s theorem is to use a richer informational environment than ordinal measurability and the absence of interpersonal comparability of well-being. We discuss welfarist social evaluation (which requires that the levels of individual well-being in two alternatives are the only determinants of their social ranking) and present characterizations of some important social-evaluation orderings.

Tests multiples simulés et tests de normalité basés sur plusieurs moments dans les modèles de régression

Cet article illustre l’applicabilité des méthodes de rééchantillonnage dans le cadre des tests multiples (simultanés), pour divers problèmes économétriques. Les hypothèses simultanées sont une conséquence habituelle de la théorie économique, de sorte que le contrôle de la probabilité de rejet de combinaisons de tests est un problème que l’on rencontre fréquemment dans divers contextes économétriques et statistiques. À ce sujet, on sait que le fait d’ignorer le caractère conjoint des hypothèses multiples peut faire en sorte que le niveau de la procédure globale dépasse considérablement le niveau désiré. Alors que la plupart des méthodes d’inférence multiple sont conservatrices en présence de statistiques non-indépendantes, les tests que nous proposons visent à contrôler exactement le niveau de signification. Pour ce faire, nous considérons des critères de test combinés proposés initialement pour des statistiques indépendantes. En appliquant la méthode des tests de Monte Carlo, nous montrons comment ces méthodes de combinaison de tests peuvent s’appliquer à de tels cas, sans recours à des approximations asymptotiques. Après avoir passé en revue les résultats antérieurs sur ce sujet, nous montrons comment une telle méthodologie peut être utilisée pour construire des tests de normalité basés sur plusieurs moments pour les erreurs de modèles de régression linéaires. Pour ce problème, nous proposons une généralisation valide à distance finie du test asymptotique proposé par Kiefer et Salmon (1983) ainsi que des tests combinés suivant les méthodes de Tippett et de Pearson-Fisher. Nous observons empiriquement que les procédures de test corrigées par la méthode des tests de Monte Carlo ne souffrent pas du problème de biais (ou sous-rejet) souvent rapporté dans cette littérature – notamment contre les lois platikurtiques – et permettent des gains sensibles de puissance par rapport aux méthodes combinées usuelles.

Classes Alléliques d’Haplotypes et Sélection Positive dans le Génome Humain

L'identification de régions génomiques cibles de la sélection naturelle positive permet de mieux comprendre notre passé évolutif et de trouver des variants génétiques fonctionnels importants. Puisque la fréquence des allèles sélectionnés augmente dans la population, la sélection laisse des traces sur les séquences d'ADN et ces empreintes sont détectées lorsque la variabilité génétique d'une région est différente de celle attendue sous neutralité sélective. On propose une nouvelle approche pour analyser les données de polymorphismes : le calcul des classes alléliques d’haplotypes (HAC), permettant d'évaluer la diversité globale des haplotypes en étudiant leur composition allélique. L'idée de l'approche est de déterminer si un site est sous sélection positive récente en comparant les distributions des HAC obtenues pour les deux allèles de ce site. Grâce à l'utilisation de données simulées, nous avons étudié ces distributions sous neutralité et sous sélection en testant l'effet de différents paramètres populationnels. Pour tester notre approche empiriquement, nous avons analysé la variation génétique au niveau du gène de lactase dans les trois populations inclues dans le projet HapMap.

De la pertinence d'une approche sélectionniste en épistémologie : Hull contre Kitcher

David Hull et Philip Kitcher présentent tous deux une description des sciences qui tient compte autant de l'articulation logique des théories que de leur dynamique sociale. Hull (1988a, 2001) tente de rendre compte du progrès scientifique par le biais d'une analyse sélectionniste, en s'appuyant sur les contingences sociales et les biais individuels en tant que pressions de sélections. Pour lui, un processus de sélection darwinien filtre les théories supérieures des théories inadéquates. Kitcher (1993) présente plutôt le progrès scientifique comme un changement de consensus résultant de processus sociaux et psychologiques qui mènent de manière fiable à la vérité. Les théories sont ainsi filtrées par une dynamique sociale qui sélectionne les théories selon la qualité de leur articulation logique. Kitcher (1988) exprime un doute à l'idée qu'un processus de sélection darwinien du type suggéré par Hull puisse ajouter quoi que ce soit à une explication du processus d'avancement des sciences. Ce mémoire tentera d'établir si cette critique de Kitcher est fondée. Dans cette optique, une analyse détaillée de l’approche de Hull sera nécessaire afin d’examiner comment il justifie le lien qu’il établit entre la pratique scientifique et un processus de sélection. Un contraste sera ensuite fait avec l’approche de Kitcher pour tester la force et la nécessité de ce lien et pour expliquer le désaccord de Kitcher. Cette analyse comparative permettra de préciser les avantages et les désavantages uniques à chacune des approches pour déterminer si une analyse sélectionniste est plus prometteuse qu’une analyse non-sélectionniste pour rendre compte du progrès scientifique.