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.

Efficient estimation using the characteristic function : theory and applications with high frequency data

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Asset Pricing in a Production Economy with Chew–Dekel Preferences

In this paper we provide a thorough characterization of the asset returns implied by a simple general equilibrium production economy with Chew–Dekel risk preferences and convex capital adjustment costs. When households display levels of disappointment aversion consistent with the experimental evidence, a version of the model parameterized to match the volatility of output and consumption growth generates unconditional expected asset returns and price of risk in line with the historical data. For the model with Epstein–Zin preferences to generate similar statistics, the relative risk aversion coefficient needs to be about 55, two orders of magnitude higher than the available estimates. We argue that this is not surprising, given the limited risk imposed on agents by a reasonably calibrated stochastic growth model.

Stochastic simulation to improve land-cover estimates derived from coarse spatial resolution satellite imagery = La simulation stochastique pour améliorer les estimations de la couverture des sols à partir d'images satellitales à résolution spatiale grossière

Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.

Parallel metaheuristics for stochastic capacitated multicommodity network design

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

Prices of durable nonrenewable natural resources under stochastic investment opportunities

On étudie l'évolution du prix d'une ressource naturelle non renouvelable dans le cas où cette ressource est durable, c'est-à-dire qu'une fois extraite elle devient un actif productif détenu hors terre. On emprunte à la théorie de la détermination du prix des actifs pour ce faire. Le choix de portefeuille porte alors sur les actifs suivant : un stock de ressource non renouvelable détenu en terre, qui ne procure aucun service productif; un stock de ressource détenu hors terre, qui procure un flux de services productifs; un stock d'un bien composite, qui peut être détenu soit sous forme de capital productif, soit sous forme d'une obligation dont le rendement est donn e. Les productivités du secteur de production du bien composite et du secteur de l'extraction de la ressource évoluent de façon stochastique. On montre que la prédiction que l'on peut tirer quant au sentier de prix de la ressource diffère considérablement de celle qui découle de la règle d'Hotelling élémentaire et qu'aucune prédiction non ambiguë quant au comportement du sentier de prix ne peut être obtenue de façon analytique.

"Empirical Analysis of Jumps Contribution to Volatility Forecasting Using High Frequency Data".

Rapport de recherche présenté à la Faculté des arts et des sciences en vue de l'obtention du grade de Maîtrise en sciences économiques.

Bootstrapping high frequency data

Nous développons dans cette thèse, des méthodes de bootstrap pour les données financières de hautes fréquences. Les deux premiers essais focalisent sur les méthodes de bootstrap appliquées à l’approche de "pré-moyennement" et robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. En se basant sur cette ap- proche d’estimation de la volatilité intégrée en présence d’erreurs de microstructure, nous développons plusieurs méthodes de bootstrap qui préservent la structure de dépendance et l’hétérogénéité dans la moyenne des données originelles. Le troisième essai développe une méthode de bootstrap sous l’hypothèse de Gaussianité locale des données financières de hautes fréquences. Le premier chapitre est intitulé: "Bootstrap inference for pre-averaged realized volatility based on non-overlapping returns". Nous proposons dans ce chapitre, des méthodes de bootstrap robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Particulièrement nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée utilisant des rendements "pré-moyennés" proposés par Podolskij et Vetter (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à hautes fréquences consécutifs qui ne se chevauchent pas. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. Le non-chevauchement des blocs fait que les rendements "pré-moyennés" sont asymptotiquement indépendants, mais possiblement hétéroscédastiques. Ce qui motive l’application du wild bootstrap dans ce contexte. Nous montrons la validité théorique du bootstrap pour construire des intervalles de type percentile et percentile-t. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap peut améliorer les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques, pourvu que le choix de la variable externe soit fait de façon appropriée. Nous illustrons ces méthodes en utilisant des données financières réelles. Le deuxième chapitre est intitulé : "Bootstrapping pre-averaged realized volatility under market microstructure noise". Nous développons dans ce chapitre une méthode de bootstrap par bloc basée sur l’approche "pré-moyennement" de Jacod et al. (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à haute fréquences consécutifs qui se chevauchent. Le chevauchement des blocs induit une forte dépendance dans la structure des rendements "pré-moyennés". En effet les rendements "pré-moyennés" sont m-dépendant avec m qui croît à une vitesse plus faible que la taille d’échantillon n. Ceci motive l’application d’un bootstrap par bloc spécifique. Nous montrons que le bloc bootstrap suggéré par Bühlmann et Künsch (1995) n’est valide que lorsque la volatilité est constante. Ceci est dû à l’hétérogénéité dans la moyenne des rendements "pré-moyennés" au carré lorsque la volatilité est stochastique. Nous proposons donc une nouvelle procédure de bootstrap qui combine le wild bootstrap et le bootstrap par bloc, de telle sorte que la dépendance sérielle des rendements "pré-moyennés" est préservée à l’intérieur des blocs et la condition d’homogénéité nécessaire pour la validité du bootstrap est respectée. Sous des conditions de taille de bloc, nous montrons que cette méthode est convergente. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles. Le troisième chapitre est intitulé: "Bootstrapping realized covolatility measures under local Gaussianity assumption". Dans ce chapitre nous montrons, comment et dans quelle mesure on peut approximer les distributions des estimateurs de mesures de co-volatilité sous l’hypothèse de Gaussianité locale des rendements. En particulier nous proposons une nouvelle méthode de bootstrap sous ces hypothèses. Nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée et sur le beta réalisé. Nous montrons que la nouvelle méthode de bootstrap appliquée au beta réalisé était capable de répliquer les cummulants au deuxième ordre, tandis qu’il procurait une amélioration au troisième degré lorsqu’elle est appliquée à la volatilité réalisée. Ces résultats améliorent donc les résultats existants dans cette littérature, notamment ceux de Gonçalves et Meddahi (2009) et de Dovonon, Gonçalves et Meddahi (2013). Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques et les résultats de bootstrap existants. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles.

Cross-sectoral variation in the volatility of plant-level idiosyncratic shocks

We estimate the volatility of plant–level idiosyncratic shocks in the U.S. manufacturing sector. Our measure of volatility is the variation in Revenue Total Factor Productivity which is not explained by either industry– or economy–wide factors, or by establishments’ characteristics. Consistent with previous studies, we find that idiosyncratic shocks are much larger than aggregate random disturbances, accounting for about 80% of the overall uncertainty faced by plants. The extent of cross–sectoral variation in the volatility of shocks is remarkable. Plants in the most volatile sector are subject to about six times as much idiosyncratic uncertainty as plants in the least volatile. We provide evidence suggesting that idiosyncratic risk is higher in industries where the extent of creative destruction is likely to be greater.

Cross-sectional dependence in idiosyncratic volatility

This paper introduces a framework for analysis of cross-sectional dependence in the idiosyncratic volatilities of assets using high frequency data. We first consider the estimation of standard measures of dependence in the idiosyncratic volatilities such as covariances and correlations. Next, we study an idiosyncratic volatility factor model, in which we decompose the co-movements in idiosyncratic volatilities into two parts: those related to factors such as the market volatility, and the residual co-movements. When using high frequency data, naive estimators of all of the above measures are biased due to the estimation errors in idiosyncratic volatility. We provide bias-corrected estimators and establish their asymptotic properties. We apply our estimators to high-frequency data on 27 individual stocks from nine different sectors, and document strong cross-sectional dependence in their idiosyncratic volatilities. We also find that on average 74% of this dependence can be explained by the market volatility.

Return and Volatility performance comparison of Ethical and Non-ethical publicly-listed financial services companies

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Analysis of Some Stochastic Inventory Models with Pooling Retrial of Customers

The thesis deals with analysis of some Stochastic Inventory Models with Pooling/Retrial of Customers.. In the first model we analyze an (s,S) production Inventory system with retrial of customers. Arrival of customers from outside the system form a Poisson process. The inter production times are exponentially distributed with parameter µ. When inventory level reaches zero further arriving demands are sent to the orbit which has capacity M(<∞). Customers, who find the orbit full and inventory level at zero are lost to the system. Demands arising from the orbital customers are exponentially distributed with parameter γ. In the model-II we extend these results to perishable inventory system assuming that the life-time of each item follows exponential with parameter θ. The study deals with an (s,S) production inventory with service times and retrial of unsatisfied customers. Primary demands occur according to a Markovian Arrival Process(MAP). Consider an (s,S)-retrial inventory with service time in which primary demands occur according to a Batch Markovian Arrival Process (BMAP). The inventory is controlled by the (s,S) policy and (s,S) inventory system with service time. Primary demands occur according to Poissson process with parameter λ. The study concentrates two models. In the first model we analyze an (s,S) Inventory system with postponed demands where arrivals of demands form a Poisson process. In the second model, we extend our results to perishable inventory system assuming that the life-time of each item follows exponential distribution with parameter θ. Also it is assumed that when inventory level is zero the arriving demands choose to enter the pool with probability β and with complementary probability (1- β) it is lost for ever. Finally it analyze an (s,S) production inventory system with switching time. A lot of work is reported under the assumption that the switching time is negligible but this is not the case for several real life situation.

Stochastic Modelling Using Markov Chains

Department of Statistics, Cochin University of Science and Technology