Asymptotic Distribution of a Simple Linear Estimator for VARMA Models in Echelon Form

In this paper, we study the asymptotic distribution of a simple two-stage (Hannan-Rissanen-type) linear estimator for stationary invertible vector autoregressive moving average (VARMA) models in the echelon form representation. General conditions for consistency and asymptotic normality are given. A consistent estimator of the asymptotic covariance matrix of the estimator is also provided, so that tests and confidence intervals can easily be constructed.

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.

Testing Mean-Variance Efficiency in CAPM with Possibly Non-Gaussian Errors : An Exact Simulation-Based Approach

In this paper we propose exact likelihood-based mean-variance efficiency tests of the market portfolio in the context of Capital Asset Pricing Model (CAPM), allowing for a wide class of error distributions which include normality as a special case. These tests are developed in the frame-work of multivariate linear regressions (MLR). It is well known however that despite their simple statistical structure, standard asymptotically justified MLR-based tests are unreliable. In financial econometrics, exact tests have been proposed for a few specific hypotheses [Jobson and Korkie (Journal of Financial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gib-bons, Ross and Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)], most of which depend on normality. For the gaussian model, our tests correspond to Gibbons, Ross and Shanken’s mean-variance efficiency tests. In non-gaussian contexts, we reconsider mean-variance efficiency tests allowing for multivariate Student-t and gaussian mixture errors. Our framework allows to cast more evidence on whether the normality assumption is too restrictive when testing the CAPM. We also propose exact multivariate diagnostic checks (including tests for multivariate GARCH and mul-tivariate generalization of the well known variance ratio tests) and goodness of fit tests as well as a set estimate for the intervening nuisance parameters. Our results [over five-year subperiods] show the following: (i) multivariate normality is rejected in most subperiods, (ii) residual checks reveal no significant departures from the multivariate i.i.d. assumption, and (iii) mean-variance efficiency tests of the market portfolio is not rejected as frequently once it is allowed for the possibility of non-normal errors.

Finite-Sample Diagnostics for Multivariate Regressions with Applications to Linear Asset Pricing Models

In this paper, we propose several finite-sample specification tests for multivariate linear regressions (MLR) with applications to asset pricing models. We focus on departures from the assumption of i.i.d. errors assumption, at univariate and multivariate levels, with Gaussian and non-Gaussian (including Student t) errors. The univariate tests studied extend existing exact procedures by allowing for unspecified parameters in the error distributions (e.g., the degrees of freedom in the case of the Student t distribution). The multivariate tests are based on properly standardized multivariate residuals to ensure invariance to MLR coefficients and error covariances. We consider tests for serial correlation, tests for multivariate GARCH and sign-type tests against general dependencies and asymmetries. The procedures proposed provide exact versions of those applied in Shanken (1990) which consist in combining univariate specification tests. Specifically, we combine tests across equations using the MC test procedure to avoid Bonferroni-type bounds. Since non-Gaussian based tests are not pivotal, we apply the “maximized MC” (MMC) test method [Dufour (2002)], where the MC p-value for the tested hypothesis (which depends on nuisance parameters) is maximized (with respect to these nuisance parameters) to control the test’s significance level. The tests proposed are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995. Our empirical results reveal the following. Whereas univariate exact tests indicate significant serial correlation, asymmetries and GARCH in some equations, such effects are much less prevalent once error cross-equation covariances are accounted for. In addition, significant departures from the i.i.d. hypothesis are less evident once we allow for non-Gaussian errors.

Exact Skewness-Kurtosis Tests for Multivariate Normality and Goodness-of-fit in Multivariate Regressions with Application to Asset Pricing Models

We study the problem of testing the error distribution in a multivariate linear regression (MLR) model. The tests are functions of appropriately standardized multivariate least squares residuals whose distribution is invariant to the unknown cross-equation error covariance matrix. Empirical multivariate skewness and kurtosis criteria are then compared to simulation-based estimate of their expected value under the hypothesized distribution. Special cases considered include testing multivariate normal, Student t; normal mixtures and stable error models. In the Gaussian case, finite-sample versions of the standard multivariate skewness and kurtosis tests are derived. To do this, we exploit simple, double and multi-stage Monte Carlo test methods. For non-Gaussian distribution families involving nuisance parameters, confidence sets are derived for the the nuisance parameters and the error distribution. The procedures considered are evaluated in a small simulation experi-ment. Finally, the tests are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995.

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.

Santé reproductive et santé mentale des femmes qui ont subi la violence sexuelle en temps de conflit armé : cas de la République Démocratique du Congo

Problématique : Depuis bientôt deux décennies, la République Démocratique du Congo (RDC) est le territoire d’un conflit armé qui, selon l’International Rescue Commite, aurait occasionné plus de 3 millions de décès et autant de déplacés internes. Plusieurs rapports font également cas des nombreux actes de violence sexuelle (les viols, les mutilations, l’esclavage, l’exploitation sexuelle, etc.) commis envers les filles, les femmes et dans une moindre ampleur les hommes. S’il existe un consensus sur le côté barbare des actes de violence sexuelle liés aux conflits armés, rares sont les études qui ont évalué leurs conséquences sur la santé reproductive des survivantes surtout en termes d’issues telles que les fistules, les douleurs pelviennes chroniques (DPC), le désir de rapports sexuels, le désir d’enfant et le désir d’interruption de la grossesse issue de tels actes. Par ailleurs, même si la santé mentale des populations en zones de conflit représente un sujet d’intérêt, l’impact spécifique de la violence sexuelle liée au conflit sur la santé mentale des survivantes a été peu étudié. De plus, ces travaux s’intéressent aux effets de la violence sexuelle liée au conflit sur la santé mentale et sur la santé reproductive séparément et ce, sans évaluer les relations qui peuvent exister entre ces deux dimensions qui, pourtant, s’influencent mutuellement. Aussi, l’impact social de la violence sexuelle liée au conflit, ainsi que la contribution des normes socioculturelles aux difficultés que rencontrent les survivantes, a été peu étudié. Pourtant, l’impact social de la violence sexuelle liée au conflit peut permettre de mieux comprendre comment l’expérience d’un tel acte peut affecter la santé mentale. Enfin, aucune étude n’a évalué les effets de la violence sexuelle liée au conflit en la comparant à la violence sexuelle non liée au conflit (VSNLC). Pourtant, il est reconnu qu’à de nombreux égards, la violence sexuelle liée au conflit est bien différente de la VSNLC puisqu’elle est perpétrée avec l’intention de créer le maximum d’effets adverses pour la victime et sa communauté. Objectifs : Les objectifs poursuivis dans cette thèse visent à : 1) évaluer les effets de la violence sexuelle liée au conflit sur la santé reproductive; 2) évaluer les effets de la violence sexuelle liée au conflit sur la santé mentale en termes de sévérité des symptômes de stress posttraumatique (PTSD), de sévérité des symptômes de détresse psychologique et de probabilité de souffrir de troubles mentaux communs (TMC); 3) évaluer la contribution des troubles physiques de santé reproductive, en particulier les fistules et les douleurs pelviennes chroniques (DPC), aux effets de la violence sexuelle liée au conflit sur la santé mentale; 4) évaluer la contribution de l’état de santé mentale aux effets de la violence sexuelle liée au conflit sur le désir de rapports sexuels et le désir d’enfant; et 5) étudier l’impact de la violence sexuelle liée au conflit sur le plan social ainsi que la contribution des normes socioculturelles à ses effets adverses et la façon dont ces effets pourraient à leur tour influencer la santé des femmes et leur relation avec l’enfant issu de l’acte de violence sexuelle subi. Méthodologie : Un devis mixte de nature convergente a permis de collecter des données quantitatives auprès de l’ensemble des participantes (étude transversale) et des données qualitatives sur un nombre plus restreint de femmes (étude phénoménologique). Une étude transversale populationnelle a été conduite entre juillet et août 2012 auprès de 320 femmes âgées de 15 à 45 ans habitant quatre (4) quartiers de la ville de Goma située dans la province du Nord-Kivu en RDC. Les femmes ont été recrutées à travers des annonces faites par les responsables des programmes d’alphabétisation et de résolution de conflits implantés dans les différents quartiers par le Collectif Alpha Ujuvi, une ONG locale. Les issues de santé reproductive évaluées sont : les fistules, les DPC, le désir de rapports sexuels, le désir d’enfant et le désir d’interruption de la grossesse issue d’un acte de violence sexuelle. Les variables de santé mentale d’intérêt sont : la sévérité des symptômes de détresse psychologique, la sévérité des symptômes de PTSD et la probabilité de souffrir de TMC. Pour les analyses, l’exposition a été définie en trois (3) catégories selon l’expérience passée de violence sexuelle : les femmes qui ont vécu des actes de violence sexuelle liée au conflit, celles qui ont vécu des actes de VSNLC et celles qui ont déclaré n’avoir jamais subi d’acte de violence sexuelle au cours de leur vie. Les variables de confusion potentielles mesurées sont : l’âge, le statut matrimonial, le nombre d’enfants, le niveau d’éducation le plus élevé atteint et l’occupation professionnelle. Les mesures d’associations ont été évaluées à l’aide de modèles de régressions logistiques et linéaires simples et multiples. Des tests d’interaction multiplicative et des analyses stratifiées ont été également conduits pour évaluer l’effet potentiellement modificateur de quelques variables (âge, statut matrimonial, nombre d’enfants) sur la relation entre la violence sexuelle et les variables de santé reproductive ou de santé mentale. Ces tests ont également été utilisés pour évaluer la contribution d’une variable de santé reproductive ou de santé mentale aux effets de la violence sexuelle sur l’autre dimension de la santé d’intérêt dans cette étude. Une étude phénoménologique a été conduite dans le même intervalle de temps auprès de 12 femmes ayant participé à la partie quantitative de l’étude qui ont vécu la violence sexuelle liée au conflit et ont eu un enfant issu d’une agression sexuelle. Les sujets explorés incluent : la perception de l’acte de violence sexuelle liée au conflit vécu et de la vie quotidienne par les victimes; la perception de l’acte de violence sexuelle liée au conflit par la famille et l’entourage et leurs réactions après l’agression; la perception de la grossesse issue de l’acte de violence sexuelle par la victime; la perception de l’enfant issu de la violence sexuelle liée au conflit par la victime ainsi que son entourage; les conséquences sociales de l’expérience de violence sexuelle liée au conflit et les besoins des victimes pour leur réhabilitation. Une analyse thématique avec un codage ouvert a permis de ressortir les thèmes clés des récits des participantes. Par la suite, l’approche de théorisation ancrée a été utilisée pour induire un cadre décrivant l’impact social de l’expérience de la violence sexuelle liée au conflit et les facteurs y contribuant. Résultats : Le premier article de cette thèse montre que, comparées aux femmes qui n’ont jamais vécu un acte de violence sexuelle, celles qui ont vécu la violence sexuelle liée au conflit ont une probabilité plus élevée d’avoir une fistule (OR=11.1, IC 95% [3.1-39.3]), des DPC (OR=5.1, IC 95% [2.4-10.9]), de rapporter une absence de désir de rapports sexuels (OR=3.5, IC 95% [1.7-6.9]) et une absence de désir d’enfant (OR=3.5, IC 95% [1.6-7.8]). Comparées aux mêmes femmes, celles qui ont vécu la VSNLC ont plus de probabilité de souffrir de DPC (OR=2.3, IC 95% [0.95-5.8]) et de rapporter une absence de désir d’enfant (OR=2.7, IC 95% [1.1-6.5]). Comparées aux femmes qui ont vécu la VSNLC, celles qui ont vécu la violence sexuelle liée au conflit ont également une probabilité plus élevée d’avoir une fistule (OR=9.5, IC 95% [1.6-56.4]), des DPC (OR=2.2, IC 95% [0.8-5.7]) et de rapporter une absence de désir de rapports sexuels (OR=2.5, IC 95% [1.1-6.1]). En ce qui concerne les grossesses issues des viols, comparées aux femmes qui ont vécu la VSNLC, celles qui ont vécu la violence sexuelle liée au conflit sont plus nombreuses à souhaiter avorter (55% vs 25% pour celles qui ont vécu la VSNLC). Elles sont également plus nombreuses à déclarer qu’elles auraient avorté si les soins appropriés étaient accessibles (39% vs 21% pour celles qui ont vécu la VSNLC). Le second article montre qu’en comparaison aux femmes qui n’ont jamais subi de violence sexuelle, celles qui ont vécu la violence sexuelle liée au conflit présentent des symptômes de détresse psychologique (moyennes de score respectives 8.6 et 12.6, p<0.0001) et des symptômes de PTSD (moyennes de score respectives 2.2 et 2.6, p<0.0001) plus sévères et ont plus de probabilité d’être dépistées comme un cas de TMC (30% vs 76%, p<0.0001). De plus, comparées aux femmes qui ont vécu la VSNLC, celles qui ont vécu la violence sexuelle liée au conflit présentent des symptômes de détresse psychologique (moyennes de score respectives 10.1 et 12.6, p<0.0001) et des symptômes de PTSD (moyennes de score respectives 2.2 et 2.6, p<0.0001) plus sévères et ont plus de probabilité d’être dépistées comme un cas de TMC (48% vs 76%, p<0.001). Les valeurs minimales et maximales de score de sévérité de symptômes de détresse psychologique sont de 0/12 pour les femmes qui n’ont jamais vécu de violence sexuelle, 4/19 pour celles qui ont vécu la VSNLC et de 5/18 pour celles qui ont vécu la violence sexuelle liée au confit. En ce qui concerne la sévérité des symptômes de PTSD, les scores minimal et maximal sont respectivement de 0.36/3.22, 0.41/3.41 et 0.95/3.45. Le fait d’avoir développé une fistule ou de souffrir de DPC après l’agression sexuelle augmente la force des associations entre la violence sexuelle et la santé mentale. Les femmes qui ont subi la violence sexuelle liée au conflit et qui ont souffert de fistules présentent des symptômes de détresse psychologique et de PTSD plus sévères comparées aux femmes qui ont subi la violence sexuelle liée au conflit mais n’ont pas de fistules. Les résultats sont similaires pour les femmes qui ont subi la violence sexuelle liée au conflit et qui souffrent de DPC. Des résultats complémentaires suggèrent que le statut matrimonial modifie l’effet de la violence sexuelle sur la sévérité des symptômes de détresse psychologique, les femmes divorcées/séparées et les veuves étant celles qui ont les moyennes de score les plus élevées (respectivement 11.3 et 12.1 vs 9.26 et 9.49 pour les célibataires et les mariées). Par ailleurs, la sévérité des symptômes de détresse psychologique modifie l’association entre la violence sexuelle liée au conflit et le désir d’enfant. Le troisième article montre que, sur le plan social, l’expérience de violence sexuelle liée au conflit entraine également de lourdes conséquences. Toutes celles qui ont vécu ce type d’acte décrivent leur vie de survivante et de mère d’un enfant issu d’une agression sexuelle comme difficile, oppressive, faite de peines et de soucis et sans valeur. Plusieurs facteurs influencent la description que les victimes de violence sexuelle liée au conflit font de leur vie quotidienne, et ils sont tous reliés aux normes socioculturelles qui font de la femme une citoyenne de seconde zone, ne font aucune différence entre un viol et un adultère, condamnent les victimes de violence sexuelle plutôt que leurs agresseurs, rejettent et stigmatisent les victimes de tels actes ainsi que l’enfant qui en est issu. En réponse au rejet et au manque de considération, les femmes victimes de violence sexuelle liée au conflit ont tendance à s’isoler pour éviter les insultes et à garder le silence sur leur agression. En plus, les réactions de leur entourage/communauté ont tendance à leur faire revivre l’agression sexuelle subie, autant d’éléments qui nuisent davantage à leur réhabilitation. D’autres résultats démontrent que les enfants issus d’actes de violence sexuelle liée au conflit sont également rejetés par leur communauté, leur famille adoptive ainsi que le conjoint de leur mère, ce qui affecte davantage les survivantes. Avec leurs mères, les relations développées varient entre le rejet, la résignation et l’affection. Néanmoins, ces relations sont plus souvent tendues probablement à cause de la stigmatisation de la communauté. Conclusion: La violence sexuelle liée au conflit a des effets adverses sur la santé reproductive, la santé mentale mais également sur le plan social. Ces trois dimensions sont loin d’être isolées puisque cette étude a permis de démontrer qu’elles s’influencent mutuellement. Ceci suggère que la prise en charge des victimes de violence sexuelle liée au conflit ne doit pas se concentrer sur un aspect ou un autre de la santé mais prendre en compte l’ensemble des dimensions de la femme pour offrir une aide holistique, plus adaptée et qui sera plus efficace à long terme.

Simulation-Based Finite and Large Sample Tests in Multivariate Regressions.

In the context of multivariate linear regression (MLR) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. In this paper, we propose a general method for constructing exact tests of possibly nonlinear hypotheses on the coefficients of MLR systems. For the case of uniform linear hypotheses, we present exact distributional invariance results concerning several standard test criteria. These include Wilks' likelihood ratio (LR) criterion as well as trace and maximum root criteria. The normality assumption is not necessary for most of the results to hold. Implications for inference are two-fold. First, invariance to nuisance parameters entails that the technique of Monte Carlo tests can be applied on all these statistics to obtain exact tests of uniform linear hypotheses. Second, the invariance property of the latter statistic is exploited to derive general nuisance-parameter-free bounds on the distribution of the LR statistic for arbitrary hypotheses. Even though it may be difficult to compute these bounds analytically, they can easily be simulated, hence yielding exact bounds Monte Carlo tests. Illustrative simulation experiments show that the bounds are sufficiently tight to provide conclusive results with a high probability. Our findings illustrate the value of the bounds as a tool to be used in conjunction with more traditional simulation-based test methods (e.g., the parametric bootstrap) which may be applied when the bounds are not conclusive.

Exact Tests for Contemporaneous Correlation of Disturbances in Seemingly Unrelated Regressions.

This paper proposes finite-sample procedures for testing the SURE specification in multi-equation regression models, i.e. whether the disturbances in different equations are contemporaneously uncorrelated or not. We apply the technique of Monte Carlo (MC) tests [Dwass (1957), Barnard (1963)] to obtain exact tests based on standard LR and LM zero correlation tests. We also suggest a MC quasi-LR (QLR) test based on feasible generalized least squares (FGLS). We show that the latter statistics are pivotal under the null, which provides the justification for applying MC tests. Furthermore, we extend the exact independence test proposed by Harvey and Phillips (1982) to the multi-equation framework. Specifically, we introduce several induced tests based on a set of simultaneous Harvey/Phillips-type tests and suggest a simulation-based solution to the associated combination problem. The properties of the proposed tests are studied in a Monte Carlo experiment which shows that standard asymptotic tests exhibit important size distortions, while MC tests achieve complete size control and display good power. Moreover, MC-QLR tests performed best in terms of power, a result of interest from the point of view of simulation-based tests. The power of the MC induced tests improves appreciably in comparison to standard Bonferroni tests and, in certain cases, outperforms the likelihood-based MC tests. The tests are applied to data used by Fischer (1993) to analyze the macroeconomic determinants of growth.

Markovian Processes, Two-Sided Autoregressions and Finite-Sample Inference for Stationary and Nonstationary Autoregressive Processes.

In this paper, we develop finite-sample inference procedures for stationary and nonstationary autoregressive (AR) models. The method is based on special properties of Markov processes and a split-sample technique. The results on Markovian processes (intercalary independence and truncation) only require the existence of conditional densities. They are proved for possibly nonstationary and/or non-Gaussian multivariate Markov processes. In the context of a linear regression model with AR(1) errors, we show how these results can be used to simplify the distributional properties of the model by conditioning a subset of the data on the remaining observations. This transformation leads to a new model which has the form of a two-sided autoregression to which standard classical linear regression inference techniques can be applied. We show how to derive tests and confidence sets for the mean and/or autoregressive parameters of the model. We also develop a test on the order of an autoregression. We show that a combination of subsample-based inferences can improve the performance of the procedure. An application to U.S. domestic investment data illustrates the method.

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.

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

Short run and long run causality in time series: Inference

We propose methods for testing hypotheses of non-causality at various horizons, as defined in Dufour and Renault (1998, Econometrica). We study in detail the case of VAR models and we propose linear methods based on running vector autoregressions at different horizons. While the hypotheses considered are nonlinear, the proposed methods only require linear regression techniques as well as standard Gaussian asymptotic distributional theory. Bootstrap procedures are also considered. For the case of integrated processes, we propose extended regression methods that avoid nonstandard asymptotics. The methods are applied to a VAR model of the U.S. economy.