Les tests de causalité en variance entre deux séries chronologiques multivariées

Les modèles de séries chronologiques avec variances conditionnellement hétéroscédastiques sont devenus quasi incontournables afin de modéliser les séries chronologiques dans le contexte des données financières. Dans beaucoup d'applications, vérifier l'existence d'une relation entre deux séries chronologiques représente un enjeu important. Dans ce mémoire, nous généralisons dans plusieurs directions et dans un cadre multivarié, la procédure dévéloppée par Cheung et Ng (1996) conçue pour examiner la causalité en variance dans le cas de deux séries univariées. Reposant sur le travail de El Himdi et Roy (1997) et Duchesne (2004), nous proposons un test basé sur les matrices de corrélation croisée des résidus standardisés carrés et des produits croisés de ces résidus. Sous l'hypothèse nulle de l'absence de causalité en variance, nous établissons que les statistiques de test convergent en distribution vers des variables aléatoires khi-carrées. Dans une deuxième approche, nous définissons comme dans Ling et Li (1997) une transformation des résidus pour chaque série résiduelle vectorielle. Les statistiques de test sont construites à partir des corrélations croisées de ces résidus transformés. Dans les deux approches, des statistiques de test pour les délais individuels sont proposées ainsi que des tests de type portemanteau. Cette méthodologie est également utilisée pour déterminer la direction de la causalité en variance. Les résultats de simulation montrent que les tests proposés offrent des propriétés empiriques satisfaisantes. Une application avec des données réelles est également présentée afin d'illustrer les méthodes

Infini divin et causalité du premier principe chez Proclus

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Effets non cancérogènes associés aux BPC : revue critique des études épidémiologiques et analyse du lien de causalité

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Causalité, explication scientifique et théorie économique

Le modèle déductivo-nomologique domine depuis longtemps la réflexion philosophique concernant l’explication en science économique. Or, pour plusieurs, comme James Woodward et Tony Lawson, ce modèle ne considère pas suffisamment la causalité dans l’explication. L’objectif de cet article est double : 1- renforcer la critique que Tony Lawson adresse à l’économie contemporaine et 2- évaluer la théorie alternative qu’il propose, le « réalisme critique », qui tente de réintroduire la causalité dans l’explication en science économique. Nous conclurons que les considérations causales sont très importantes pour l’explication en science économique mais aussi pour bien comprendre les limites de cette science.

Causalité et explication causale chez James Woodward

Certains philosophes affirment que les relations causales sont fondées sur les lois de la nature. Cette conception cadre mal avec la réalité des sciences biomédicales et des sciences humaines. Pour se rapprocher de la pratique réelle des diverses sciences, James Woodward propose une conception de la causalité et de l’explication causale fondée sur une relation beaucoup moins exigeante que celle de loi de la nature, qu’il appelle l’invariance. Le but de ce mémoire est de présenter le concept d’invariance et les autres concepts causaux qui s’y rattachent et, d’identifier certaines difficultés, dans le but de cerner l’usage approprié de cette famille de concepts. La conception causale de Woodward suppose que le but de la recherche des causes est pratique plutôt que simplement épistémique : il s’agit pour les agents de s’appuyer sur les causes pour modifier les phénomènes. Cette conception est également non-réductive; elle utilise des contrefactuels et reflète les méthodes expérimentales des diverses sciences. La cohérence de cette conception avec les généralisations causales réelles des sciences fait en sorte qu’elle abandonne l’objectif d’universalité rattaché à la notion de loi de la nature, en faveur d’un objectif de fiabilité temporaire. De plus, comme le critère d’invariance est peu exigeant, d’autres critères doivent lui être ajoutés pour identifier, parmi les relations causales (c’est-à-dire invariantes), les relations les plus susceptibles d’être employées pour modifier les phénomènes de façon fiable.

Une lecture transcendantale du problème de la causalité en mécanique quantique

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Latent Variable Models for Stochastic Discount Factors.

Latent variable models in finance originate both from asset pricing theory and time series analysis. These two strands of literature appeal to two different concepts of latent structures, which are both useful to reduce the dimension of a statistical model specified for a multivariate time series of asset prices. In the CAPM or APT beta pricing models, the dimension reduction is cross-sectional in nature, while in time-series state-space models, dimension is reduced longitudinally by assuming conditional independence between consecutive returns, given a small number of state variables. In this paper, we use the concept of Stochastic Discount Factor (SDF) or pricing kernel as a unifying principle to integrate these two concepts of latent variables. Beta pricing relations amount to characterize the factors as a basis of a vectorial space for the SDF. The coefficients of the SDF with respect to the factors are specified as deterministic functions of some state variables which summarize their dynamics. In beta pricing models, it is often said that only the factorial risk is compensated since the remaining idiosyncratic risk is diversifiable. Implicitly, this argument can be interpreted as a conditional cross-sectional factor structure, that is, a conditional independence between contemporaneous returns of a large number of assets, given a small number of factors, like in standard Factor Analysis. We provide this unifying analysis in the context of conditional equilibrium beta pricing as well as asset pricing with stochastic volatility, stochastic interest rates and other state variables. We address the general issue of econometric specifications of dynamic asset pricing models, which cover the modern literature on conditionally heteroskedastic factor models as well as equilibrium-based asset pricing models with an intertemporal specification of preferences and market fundamentals. We interpret various instantaneous causality relationships between state variables and market fundamentals as leverage effects and discuss their central role relative to the validity of standard CAPM-like stock pricing and preference-free option pricing.

Causalités à court et à long terme dans les modèles VAR et ARIMA multivariés.

La causalité au sens de Granger est habituellement définie par la prévisibilité d'un vecteur de variables par un autre une période à l'avance. Récemment, Lutkepohl (1990) a proposé de définir la non-causalité entre deux variables (ou vecteurs) par la non-prévisibilité à tous les délais dans le futur. Lorsqu'on considère plus de deux vecteurs (ie. lorsque l'ensemble d'information contient les variables auxiliaires), ces deux notions ne sont pas équivalentes. Dans ce texte, nous généralisons d'abord les notions antérieures de causalités en considérant la causalité à un horizon donné h arbitraire, fini ou infini. Ensuite, nous dérivons des conditions nécessaires et suffisantes de non-causalité entre deux vecteurs de variables (à l'intérieur d'un plus grand vecteur) jusqu'à un horizon donné h. Les modèles considérés incluent les autoregressions vectorielles, possiblement d'ordre infini, et les modèles ARIMA multivariés. En particulier, nous donnons des conditions de séparabilité et de rang pour la non-causalité jusqu'à un horizon h, lesquelles sont relativement simples à vérifier.

Risk Aversion, Intertemporal Substitution, and Option Pricing

This paper develops a general stochastic framework and an equilibrium asset pricing model that make clear how attitudes towards intertemporal substitution and risk matter for option pricing. In particular, we show under which statistical conditions option pricing formulas are not preference-free, in other words, when preferences are not hidden in the stock and bond prices as they are in the standard Black and Scholes (BS) or Hull and White (HW) pricing formulas. The dependence of option prices on preference parameters comes from several instantaneous causality effects such as the so-called leverage effect. We also emphasize that the most standard asset pricing models (CAPM for the stock and BS or HW preference-free option pricing) are valid under the same stochastic setting (typically the absence of leverage effect), regardless of preference parameter values. Even though we propose a general non-preference-free option pricing formula, we always keep in mind that the BS formula is dominant both as a theoretical reference model and as a tool for practitioners. Another contribution of the paper is to characterize why the BS formula is such a benchmark. We show that, as soon as we are ready to accept a basic property of option prices, namely their homogeneity of degree one with respect to the pair formed by the underlying stock price and the strike price, the necessary statistical hypotheses for homogeneity provide BS-shaped option prices in equilibrium. This BS-shaped option-pricing formula allows us to derive interesting characterizations of the volatility smile, that is, the pattern of BS implicit volatilities as a function of the option moneyness. First, the asymmetry of the smile is shown to be equivalent to a particular form of asymmetry of the equivalent martingale measure. Second, this asymmetry appears precisely when there is either a premium on an instantaneous interest rate risk or on a generalized leverage effect or both, in other words, whenever the option pricing formula is not preference-free. Therefore, the main conclusion of our analysis for practitioners should be that an asymmetric smile is indicative of the relevance of preference parameters to price options.

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.

Réflexion juridique autour de la notion de désinformation eu égard à la transmission de métavirus

Un résumé en anglais est également disponible.

Les logiciels libres sous l'angle de la responsabilité civile

Distribués sous des licences permissives qui assurent des droits d'utilisation, de modification et de redistribution aux licenciés, l'élaboration des logiciels libres est fondée sur un modèle de développement décentralisé. Ces caractéristiques posent de nombreux défis au milieu juridique, particulièrement en ce qui a trait à la responsabilité civile. Ainsi, les développeurs se demandent dans quelles circonstances leur responsabilité civile peut être engagée suite à la défaillance de leur logiciel libre. De la même façon, ils questionnent la possibilité d'appliquer cette responsabilité à un nombre important de développeurs dispersés aux quatre coins du globe. L'analyse présentée montre que le droit, tel qu'il existe actuellement, est en mesure de résoudre la majorité des problèmes relatifs à la détermination et l'application de la responsabilité civile en matière de logiciels libres. Les règles de la responsabilité civile représentent donc un risque potentiel pour les développeurs de logiciels libres, même s'ils sont relativement bien protégés par les contextes juridiques et factuels.