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.

Nonparametric Instrumental Regression

The focus of the paper is the nonparametric estimation of an instrumental regression function P defined by conditional moment restrictions stemming from a structural econometric model : E[Y-P(Z)|W]=0 and involving endogenous variables Y and Z and instruments W. The function P is the solution of an ill-posed inverse problem and we propose an estimation procedure based on Tikhonov regularization. The paper analyses identification and overidentification of this model and presents asymptotic properties of the estimated nonparametric instrumental regression function.

Tests of Joint Hypotheses for Time Series Regression with a Unit Root

This Paper Studies Tests of Joint Hypotheses in Time Series Regression with a Unit Root in Which Weakly Dependent and Heterogeneously Distributed Innovations Are Allowed. We Consider Two Types of Regression: One with a Constant and Lagged Dependent Variable, and the Other with a Trend Added. the Statistics Studied Are the Regression \"F-Test\" Originally Analysed by Dickey and Fuller (1981) in a Less General Framework. the Limiting Distributions Are Found Using Functinal Central Limit Theory. New Test Statistics Are Proposed Which Require Only Already Tabulated Critical Values But Which Are Valid in a Quite General Framework (Including Finite Order Arma Models Generated by Gaussian Errors). This Study Extends the Results on Single Coefficients Derived in Phillips (1986A) and Phillips and Perron (1986).

Étude des déterminants démographiques de l’hypotrophie fœtale au Québec

Cette recherche vise à décrire l’association entre certaines variables démographiques telles que l’âge de la mère, le sexe, le rang de naissance et le statut socio-économique – représenté par l’indice de Pampalon – et l’hypotrophie fœtale au Québec. L’échantillon est constitué de 127 216 naissances simples et non prématurées ayant eu lieu au Québec entre le 1er juillet 2000 et le 30 juin 2002. Des régressions logistiques portant sur le risque d’avoir souffert d’un retard de croissance intra-utérine ont été effectuées pour l’ensemble du Québec ainsi que pour la région socio-sanitaire (RSS) de Montréal. Les résultats révèlent que les enfants de premier rang et les enfants dont la mère était âgée de moins de 25 ans ou de 35 ans et plus lors de l’accouchement ont un risque plus élevé de souffrir d’hypotrophie fœtale et ce dans l’ensemble du Québec et dans la RSS de Montréal. De plus, les résultats démontrent que le risque augmente plus la mère est défavorisée. Puisque l’indice de Pampalon est un proxy écologique calculé pour chaque aire de diffusion, les intervenants en santé publique peuvent désormais cibler géographiquement les femmes les plus à risque et adapter leurs programmes de prévention en conséquence. Ainsi, le nombre de cas d’hypotrophie fœtale, voire même la mortalité infantile, pourraient être réduits.

A comparative study of the resilience of coal logistics chains in Australia, South Africa and Canada

Au cours des dernières années l'industrie du charbon a connu un essor important. L'importance du charbon dans l'économie mondiale provient d'une demande mondiale soutenue et de niveaux de production en hausse constante. De ce fait, le nombre élevé d'importateurs et d'exportateurs est à l'origine d'un système d'échange complexe où la compétition est féroce. En effet, un nombre grandissant de pays importateurs se partagent les sources d'approvisionnement tandis qu'un nombre limité de pays exportateurs s'efforcent de répondre à la demande tout en essayant de s'accaparer le plus de parts du marché mondial. L'objectif de cette recherche s'inscrit dans ce contexte en démontrant les bénéfices associés aux chaînes logistiques résilientes pour tout acteur de l'industrie soucieux de devancer la compétition. Une analyse de la logistique de l'industrie du charbon permet entre autres de se pencher sur les questions suivantes: Comment les infrastructures influencent-elles la résilience d'une chaîne logistique? Quels risques est-ce que les catastrophes naturelles présentent pour une chaîne logistique? Comment la gouvernance influence-t-elle la résilience d'une chaîne logistique? Une chaîne logistique représente le trajet effectué par un bien ou produit au cours de son cycle de vie, du point d'origine au point de consommation. Ceci étant dit, le meilleur moyen de régler les problèmes inhérents aux chaînes logistiques est de maintenir de hauts niveaux de résilience. Cette recherche évaluera donc la résilience de chaînes logistiques du charbon des industries australienne, sud-africaine et canadienne. Pour ce faire, trois variables seront étudiées: les infrastructures, les catastrophes naturelles et la gouvernance. La comparaison des trois cas à l'étude se fera par un nombre défini d'indicateurs (12 au total) pour chacune des variables étudiées. Les résultats de cette recherche démontrent que la résilience des trois cas à l'étude se ressemble. Cependant, certaines chaînes logistiques détiennent des avantages comparatifs qui améliorent grandement leur résilience et leur compétitivité. Plusieurs sujets de recherche pourraient être utilisés pour compléter cette recherche. L'analyse comparative pourrait être appliquée à d'autres chaînes logistiques pour vérifier la viabilité des résultats. Une analyse semblable pourrait également être entreprise pour le secteur en aval de la chaîne logistique. Finalement, une méthodologie basée sur des interviews pourrait ajouter un regard différent sur les questions abordées.

Approches générales de résolution pour les problèmes multi-attributs de tournées de véhicules et confection d'horaires

Thèse réalisée en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université de Technologie de Troyes

Modified Large Margin Nearest Neighbor Metric Learning for Regression

The main objective of this letter is to formulate a new approach of learning a Mahalanobis distance metric for nearest neighbor regression from a training sample set. We propose a modified version of the large margin nearest neighbor metric learning method to deal with regression problems. As an application, the prediction of post-operative trunk 3-D shapes in scoliosis surgery using nearest neighbor regression is described. Accuracy of the proposed method is quantitatively evaluated through experiments on real medical data.

Regression models for bivariate survival data

Multivariate lifetime data arise in various forms including recurrent event data when individuals are followed to observe the sequence of occurrences of a certain type of event; correlated lifetime when an individual is followed for the occurrence of two or more types of events, or when distinct individuals have dependent event times. In most studies there are covariates such as treatments, group indicators, individual characteristics, or environmental conditions, whose relationship to lifetime is of interest. This leads to a consideration of regression models.The well known Cox proportional hazards model and its variations, using the marginal hazard functions employed for the analysis of multivariate survival data in literature are not sufficient to explain the complete dependence structure of pair of lifetimes on the covariate vector. Motivated by this, in Chapter 2, we introduced a bivariate proportional hazards model using vector hazard function of Johnson and Kotz (1975), in which the covariates under study have different effect on two components of the vector hazard function. The proposed model is useful in real life situations to study the dependence structure of pair of lifetimes on the covariate vector . The well known partial likelihood approach is used for the estimation of parameter vectors. We then introduced a bivariate proportional hazards model for gap times of recurrent events in Chapter 3. The model incorporates both marginal and joint dependence of the distribution of gap times on the covariate vector . In many fields of application, mean residual life function is considered superior concept than the hazard function. Motivated by this, in Chapter 4, we considered a new semi-parametric model, bivariate proportional mean residual life time model, to assess the relationship between mean residual life and covariates for gap time of recurrent events. The counting process approach is used for the inference procedures of the gap time of recurrent events. In many survival studies, the distribution of lifetime may depend on the distribution of censoring time. In Chapter 5, we introduced a proportional hazards model for duration times and developed inference procedures under dependent (informative) censoring. In Chapter 6, we introduced a bivariate proportional hazards model for competing risks data under right censoring. The asymptotic properties of the estimators of the parameters of different models developed in previous chapters, were studied. The proposed models were applied to various real life situations.

Studies Using Computer Simulation Models to Solve Problems Related to Logistics Terminals

This thesis deals with the use of simulation as a problem-solving tool to solve a few logistic system related problems. More specifically it relates to studies on transport terminals. Transport terminals are key elements in the supply chains of industrial systems. One of the problems related to use of simulation is that of the multiplicity of models needed to study different problems. There is a need for development of methodologies related to conceptual modelling which will help reduce the number of models needed. Three different logistic terminal systems Viz. a railway yard, container terminal of apart and airport terminal were selected as cases for this study. The standard methodology for simulation development consisting of system study and data collection, conceptual model design, detailed model design and development, model verification and validation, experimentation, and analysis of results, reporting of finding were carried out. We found that models could be classified into tightly pre-scheduled, moderately pre-scheduled and unscheduled systems. Three types simulation models( called TYPE 1, TYPE 2 and TYPE 3) of various terminal operations were developed in the simulation package Extend. All models were of the type discrete-event simulation. Simulation models were successfully used to help solve strategic, tactical and operational problems related to three important logistic terminals as set in our objectives. From the point of contribution to conceptual modelling we have demonstrated that clubbing problems into operational, tactical and strategic and matching them with tightly pre-scheduled, moderately pre-scheduled and unscheduled systems is a good workable approach which reduces the number of models needed to study different terminal related problems.