Le modèle statistique d'équilibre du comportement dans les jeux expérimentaux: applications aux contributions volontaires aux biens publics.

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Un modèle de gravité pour le commerce Canada-Etats-Unis et les effets frontières: une approche dynamique appliquée sur les données de panel sur la période 1990-1999.

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Modèle de gravité appliqué à l'Australie.

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Approche par la distribution des pertes pour le risque opérationnel: un modèle bayésien de mélange de distribution avec fusion des données internes et externes pour la sévérité des pertes.

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Modèle théorique sur la participation des chercheurs aux conférences.

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Genre, santé et développement: les inégalités entre les hommes et les femmes dans la santé constituent-elles un frein au développement? Estimation empirique en coupe transversale dans un modèle Mankiw – Romer – Weil.

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Analyse bayésienne d'un modèle pour les changements de prix de titres échangés à haute fréquence sur les marchés financiers.

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L'utilisation du bootstrap pour tester la stationnarité des taux de change réels avec un modèle non linéaire. L'évidence pour le Canada.

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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.

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

Un modèle de couverture des risques supportés par un producteur de cuivre canadien.

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Le "Dollar Cost Averaging", modèle conditionnel d'investissement, et modèle de régression prévisionnel.

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Un modèle de couverture conditionnelle sur les devises.

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Différences de composantes sectorielles et choix de secteurs : une application du modèle de Roy.

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Assurance-chômage, hasard moral et estimation du modèle de hasard proportionnel via le principe d'entropie généralisée.

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