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

L'émergence des limites à la liberté de tester en droit québécois : étude socio-juridique de la production du droit

"Thèse présentée à la Faculté des études supérieures en vue de l'obtention du grade de docteur en droit (LL.D.)". Cette thèse a été acceptée à l'unanimité et classée parmi les 10% des thèses de la discipline.

The Seemingly Unrelated Dynamic Cointegration Regression Model and Testing for Purching Power Parity.

This paper studies seemingly unrelated linear models with integrated regressors and stationary errors. By adding leads and lags of the first differences of the regressors and estimating this augmented dynamic regression model by feasible generalized least squares using the long-run covariance matrix, we obtain an efficient estimator of the cointegrating vector that has a limiting mixed normal distribution. Simulation results suggest that this new estimator compares favorably with others already proposed in the literature. We apply these new estimators to the testing of purchasing power parity (PPP) among the G-7 countries. The test based on the efficient estimates rejects the PPP hypothesis for most countries.

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.

Wage Policy of Firms: an Empirical Investigation.

This paper analyzes the dynamics of wages and workers' mobility within firms with a hierarchical structure of job levels. The theoretical model proposed by Gibbons and Waldman (1999), that combines the notions of human capital accumulation, job rank assignments based on comparative advantage and learning about workers' abilities, is implemented empirically to measure the importance of these elements in explaining the wage policy of firms. Survey data from the GSOEP (German Socio-Economic Panel) are used to draw conclusions on the common features characterizing the wage policy of firms from a large sample of firms. The GSOEP survey also provides information on the worker's rank within his firm which is usually not available in other surveys. The results are consistent with non-random selection of workers onto the rungs of a job ladder. There is no direct evidence of learning about workers' unobserved abilities but the analysis reveals that unmeasured ability is an important factor driving wage dynamics. Finally, job rank effects remain significant even after controlling for measured and unmeasured characteristics.

Computation and Analysis of Multiple Structural-Change Models

In a recent paper, Bai and Perron (1998) considered theoretical issues related to the limiting distribution of estimators and test statistics in the linear model with multiple structural changes. In this companion paper, we consider practical issues for the empirical applications of the procedures. We first address the problem of estimation of the break dates and present an efficient algorithm to obtain global minimizers of the sum of squared residuals. This algorithm is based on the principle of dynamic programming and requires at most least-squares operations of order O(T 2) for any number of breaks. Our method can be applied to both pure and partial structural-change models. Secondly, we consider the problem of forming confidence intervals for the break dates under various hypotheses about the structure of the data and the errors across segments. Third, we address the issue of testing for structural changes under very general conditions on the data and the errors. Fourth, we address the issue of estimating the number of breaks. We present simulation results pertaining to the behavior of the estimators and tests in finite samples. Finally, a few empirical applications are presented to illustrate the usefulness of the procedures. All methods discussed are implemented in a GAUSS program available upon request for non-profit academic use.

Finite-Sample Inference Methods for Simultaneous Equations and Models with Unobserved and Generated Regressors

We propose finite sample tests and confidence sets for models with unobserved and generated regressors as well as various models estimated by instrumental variables methods. The validity of the procedures is unaffected by the presence of identification problems or \"weak instruments\", so no detection of such problems is required. We study two distinct approaches for various models considered by Pagan (1984). The first one is an instrument substitution method which generalizes an approach proposed by Anderson and Rubin (1949) and Fuller (1987) for different (although related) problems, while the second one is based on splitting the sample. The instrument substitution method uses the instruments directly, instead of generated regressors, in order to test hypotheses about the \"structural parameters\" of interest and build confidence sets. The second approach relies on \"generated regressors\", which allows a gain in degrees of freedom, and a sample split technique. For inference about general possibly nonlinear transformations of model parameters, projection techniques are proposed. A distributional theory is obtained under the assumptions of Gaussian errors and strictly exogenous regressors. We show that the various tests and confidence sets proposed are (locally) \"asymptotically valid\" under much weaker assumptions. The properties of the tests proposed are examined in simulation experiments. In general, they outperform the usual asymptotic inference methods in terms of both reliability and power. Finally, the techniques suggested are applied to a model of Tobin’s q and to a model of academic performance.

Projection-Based Statistical Inference in Linear Structural Models with Possibly Weak Instruments

It is well known that standard asymptotic theory is not valid or is extremely unreliable in models with identification problems or weak instruments [Dufour (1997, Econometrica), Staiger and Stock (1997, Econometrica), Wang and Zivot (1998, Econometrica), Stock and Wright (2000, Econometrica), Dufour and Jasiak (2001, International Economic Review)]. One possible way out consists here in using a variant of the Anderson-Rubin (1949, Ann. Math. Stat.) procedure. The latter, however, allows one to build exact tests and confidence sets only for the full vector of the coefficients of the endogenous explanatory variables in a structural equation, which in general does not allow for individual coefficients. This problem may in principle be overcome by using projection techniques [Dufour (1997, Econometrica), Dufour and Jasiak (2001, International Economic Review)]. AR-types are emphasized because they are robust to both weak instruments and instrument exclusion. However, these techniques can be implemented only by using costly numerical techniques. In this paper, we provide a complete analytic solution to the problem of building projection-based confidence sets from Anderson-Rubin-type confidence sets. The latter involves the geometric properties of “quadrics” and can be viewed as an extension of usual confidence intervals and ellipsoids. Only least squares techniques are required for building the confidence intervals. We also study by simulation how “conservative” projection-based confidence sets are. Finally, we illustrate the methods proposed by applying them to three different examples: the relationship between trade and growth in a cross-section of countries, returns to education, and a study of production functions in the U.S. economy.

Identification, Weak Instruments and Statistical Inference in Econometrics

We discuss statistical inference problems associated with identification and testability in econometrics, and we emphasize the common nature of the two issues. After reviewing the relevant statistical notions, we consider in turn inference in nonparametric models and recent developments on weakly identified models (or weak instruments). We point out that many hypotheses, for which test procedures are commonly proposed, are not testable at all, while some frequently used econometric methods are fundamentally inappropriate for the models considered. Such situations lead to ill-defined statistical problems and are often associated with a misguided use of asymptotic distributional results. Concerning nonparametric hypotheses, we discuss three basic problems for which such difficulties occur: (1) testing a mean (or a moment) under (too) weak distributional assumptions; (2) inference under heteroskedasticity of unknown form; (3) inference in dynamic models with an unlimited number of parameters. Concerning weakly identified models, we stress that valid inference should be based on proper pivotal functions —a condition not satisfied by standard Wald-type methods based on standard errors — and we discuss recent developments in this field, mainly from the viewpoint of building valid tests and confidence sets. The techniques discussed include alternative proposed statistics, bounds, projection, split-sampling, conditioning, Monte Carlo tests. The possibility of deriving a finite-sample distributional theory, robustness to the presence of weak instruments, and robustness to the specification of a model for endogenous explanatory variables are stressed as important criteria assessing alternative procedures.

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.

Methods to Estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium Models

This paper employs the one-sector Real Business Cycle model as a testing ground for four different procedures to estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) models. The procedures are: 1 ) Maximum Likelihood, with and without measurement errors and incorporating Bayesian priors, 2) Generalized Method of Moments, 3) Simulated Method of Moments, and 4) Indirect Inference. Monte Carlo analysis indicates that all procedures deliver reasonably good estimates under the null hypothesis. However, there are substantial differences in statistical and computational efficiency in the small samples currently available to estimate DSGE models. GMM and SMM appear to be more robust to misspecification than the alternative procedures. The implications of the stochastic singularity of DSGE models for each estimation method are fully discussed.

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.

Intégration du concept de capacité de support d’un plan d’eau aux apports en phosphore à l’aménagement du territoire au Québec : Réalité ou utopie?

Ce mémoire a comme objectif de présenter une revue de la littérature et une analyse comparative des différents modèles existants pour le calcul de la capacité de support d’un plan d’eau aux apports en phosphore. Ce document a aussi pour but d’évaluer les différentes options pour l’utilisation de ce genre d’outil au Québec, ainsi que d’amorcer une réflexion sur les applications possibles de ce concept au niveau local, en lien avec l’aménagement du territoire des bassins versants. L’analyse comparative des modèles théoriques, combinée à la réflexion d’acteurs clés impliqués actuellement dans un processus qui consiste à tester leur utilisation dans les Laurentides au Québec, a permis de mettre en relief l’importance de calibrer les modèles régionalement. De plus, certains avantages semblent résider dans l’utilisation d’un modèle de nature empirique afin d’effectuer les prédictions sur les apports naturels et totaux en phosphore pour les lacs de cette région. Par contre, l’utilisation d’une approche de type « bilan de masse », s’avère tout de même indispensable afin de relativiser l’importance des différents apports anthropiques en phosphore du bassin versant. Dans l’avenir, l’utilisation de tels modèles permettra possiblement de justifier certaines mesures restrictives au développement des bassins versants, qui pourront s’insérer parmi les outils d’urbanisme actuels. Ce sont principalement les municipalités qui détiennent les pouvoirs nécessaires afin d’intégrer les prescriptions découlant de ce genre d’analyse à l’aménagement du territoire des bassins versants. Plusieurs outils d’urbanisme, tels que les plans d’aménagement d’ensemble (PAE) ou bien les règlements de zonage et de lotissement, semblent donner assez de latitude afin de permettre aux municipalités d’intervenir en ce sens. Toutefois, les modèles de capacité de support ne pourront pas être utilisés afin de calculer un nombre précis d’habitations qu’il est possible de construire dans le bassin versant d’un lac.

Substance P, récepteurs NK1 et neurones à sérotonine : relations anatomiques et fonctionnelles dans le noyau raphe dorsalis

Nous avons étudié les relations anatomiques entre les systèmes de neurotransmission à substance P (SP) et à sérotonine (5-hydroxytryptamine, 5-HT) dans le noyau du raphé dorsal (NRD) du rongeur, afin de mieux comprendre les interactions entre ces systèmes durant la régulation de l’humeur. Le NRD reçoit une innervation SP provenant de l’habenula, et le blocage pharmacologique des récepteurs neurokinine-1 (rNK1) de la SP aurait des effets antidépresseurs. Chez le rongeur, le traitement par les antagonistes des rNK1 s’accompagne d’une désensibilisation des autorécepteurs 5-HT1A de la 5-HT et d’une hausse de l’activité des neurones 5-HT dans le NRD, suggérant des interactions locales entre ces deux systèmes. Dans un premier temps, nous avons démontré par doubles marquages immunocytochimiques en microscopies optique, confocale et électronique, la présence du rNK1 dans une sous-population de neurones 5-HT du NRD caudal. Lors de l’analyse en microscopie électronique, nous avons pu constater que les rNK1 étaient principalement cytoplasmiques dans les neurones 5-HT et membranaires sur les neurones non 5-HT du noyau. Grâce à d’autres doubles marquages, nous avons aussi pu identifier les neurones non-5-HT porteurs de rNK1 comme étant GABAergiques. Nous avons ensuite combiné l’immunomarquage de la SP avec celui du rNK1, dans le but d’examiner les relations entre les terminaisons (varicosités *) axonales SP et les neurones 5-HT (pourvus de rNK1 cytoplasmiques du NRD caudal. En simple marquage de la SP, nous avons pu estimer à 41% la fréquence avec laquelle les terminaisons SP font synapse. Dans le matériel doublement marqué pour la SP et son récepteur, les terminaisons SP ont été fréquemment retrouvées en contact direct ou à proximité des dendrites munies de rNK1 cytoplasmiques, mais toujours éloignées des dendrites à rNK1 membranaires. Pour tester l’hypothèse d’une internalisation soutenue des rNK1 par la SP dans les neurones 5-HT, nous avons ensuite examiné la localisation subcellulaire du récepteur chez le rat traité avec un antagoniste du rNK1, le RP67580. La densité du marquage des rNK1 a été mesurée dans le cytoplasme et sur la membrane des deux types de dendrites (5-HT: rNK1 cytoplasmiques; non 5-HT: rNK1 membranaires). Une heure après une injection unique de l’antagoniste, la distribution du rNK1 est apparue inchangée dans les deux types de neurones (5-HT et non 5-HT). Par contre, après un traitement quotidien de 7 ou 21 jours avec l’antagoniste, nous avons mesuré une augmentation significative des densités cytoplasmique et membranaire du rNK1 dans les neurones 5-HT, sans aucun changement dans les neurones non 5-HT. Ces traitements ont aussi augmenté l’expression du gène rNK1 dans le NRD. Enfin, nous avons mesuré une hausse de la densité membranaire du rNK1 dans les neurones 5-HT, sans hausse de densité cytoplasmique, par suite d’une lésion bilatérale de l’habenula. Ces résultats confortent l’hypothèse d’une activation et d’une internalisation soutenues des rNK1 par la SP dans les neurones 5-HT du NRD caudal. Ils suggèrent aussi que le trafic des rNK1 dans les neurones 5-HT du NRD représente un mécanisme cellulaire en contrôle de l’activation du système 5-HT par les afférences SP en provenance de l’habenula.

Development of a Chinese version WHO Self-Assessment Tool for Evaluating Health Promotion in Hospital

[Support Institutions:] Department of Administration of Health, University of Montreal, Canada Public Health School of Fudan University, Shanghai, China