Statistical Inference for Computable General Equilibrium Models with Application to a Model of the Moroccan Economy

We study the problem of measuring the uncertainty of CGE (or RBC)-type model simulations associated with parameter uncertainty. We describe two approaches for building confidence sets on model endogenous variables. The first one uses a standard Wald-type statistic. The second approach assumes that a confidence set (sampling or Bayesian) is available for the free parameters, from which confidence sets are derived by a projection technique. The latter has two advantages: first, confidence set validity is not affected by model nonlinearities; second, we can easily build simultaneous confidence intervals for an unlimited number of variables. We study conditions under which these confidence sets take the form of intervals and show they can be implemented using standard methods for solving CGE models. We present an application to a CGE model of the Moroccan economy to study the effects of policy-induced increases of transfers from Moroccan expatriates.

Political Influence, Economic Interests and Endogenous Tax Structure in a Computable Equilibrium Framework: with Applicatioon to the United States, 1973 and 1983

A full understanding of public affairs requires the ability to distinguish between the policies that voters would like the government to adopt, and the influence that different voters or group of voters actually exert in the democratic process. We consider the properties of a computable equilibrium model of a competitive political economy in which the economic interests of groups of voters and their effective influence on equilibrium policy outcomes can be explicitly distinguished and computed. The model incorporates an amended version of the GEMTAP tax model, and is calibrated to data for the United States for 1973 and 1983. Emphasis is placed on how the aggregation of GEMTAP households into groups within which economic and political behaviour is assumed homogeneous affects the numerical representation of interests and influence for representative members of each group. Experiments with the model suggest that the changes in both interests and influence are important parts of the story behind the evolution of U.S. tax policy in the decade after 1973.

Confidence Regions for Calibrated Parameters in Computable General Equilibrium Models

We consider the problem of accessing the uncertainty of calibrated parameters in computable general equilibrium (CGE) models through the construction of confidence sets (or intervals) for these parameters. We study two different setups under which this can be done.

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.

Macroemesures in Computable General Equilibrium Models: a Probabilistic Treatment with an Application to Morocco.

With the help of an illustrative general equilibrium (CGE) model of the Moroccan Economy, we test for the significance of simulation results in the case where the exact macromesure is not known with certainty. This is done by computing lower and upper bounds for the simulation resukts, given a priori probabilities attached to three possible closures (Classical, Johansen, Keynesian). Our Conclusion is that, when there is uncertainty on closures several endogenous changes lack significance, which, in turn, limit the use of the model for policy prescriptions.

How Prescribed Policy Can Mislead when Data Are Defective: a Follow-Up to Srinivasan (1994) Using General Equilibrium.

We highlight an example of considerable bias in officially published input-output data (factor-income shares) by an LDC (Turkey), which many researchers use without question. We make use of an intertemporal general equilibrium model of trade and production to evaluate the dynamic gains for Turkey from currently debated trade policy options and compare the predictions using conservatively adjusted, rather than official, data on factor shares.

Academic and social adjustment of teenagers in social rehabilitation : the role of intrinsic need satisfaction and autonomy support

Les études antérieures ont démontré les bénéfices de la satisfaction des besoins intrinsèques et du soutien à l’autonomie dans le domaine de l’éducation. Or, l’applicabilité des tenants principaux de la Théorie de l’Auto-Détermination (TAD; Deci & Ryan, 2000) n’a pas été investiguée auprès d’une population clinique d’adolescents. L’objectif de cette thèse doctorale est de faire la lumière sur la façon dont l'adaptation scolaire et sociale peut être favorisée par les agents de socialisation dans le contexte de la réadaptation sociale. Cette thèse est composée de deux études s’intéressant à l’application des tenants clés de la TAD auprès de deux échantillons d’adolescents vivant des problèmes d’adaptation et recevant des services d’éducation spécialisée et de réadaptation sociale. Les relations entre les concepts motivationnels de base sont étudiés afin de déterminer si, comme la TAD le propose, la satisfaction des besoins intrinsèques des jeunes peut être soutenue par le style interpersonnel des agents de socialisation (c.-à-d., le soutien à l’autonomie, l’implication et la structure). Il est aussi vérifié si ces concepts motivationnels améliorent la motivation ainsi que d’autres conséquences qui résultent de leur expérience, proposées par la TAD. La première étude a évalué si le style interpersonnel des enseignants peut favoriser la satisfaction des besoins des élèves, leur style de motivationl, tout comme leur ajustement scolaire. Les élèves en difficulté d’adaptation (N = 115) inscrits aux écoles internes des Centres de Réadaptation en raison de leurs problématiques émotionnelles et comportementales ont rempli les questionnaires à deux reprises, au début et à la fin de l’année scolaire. Les analyses de modèles d’équations structurelles révèlent que l’augmentation du soutien à l’autonomie et de l’implication (mais pas de la structure) des enseignants pendant l’année est associée à une augmentation de la satisfaction des besoins des élèves qui, conséquemment, conduit à une motivation scolaire plus auto-déterminée et à une diminution d’intentions de décrochage à la fin de l’année scolaire. De plus, l’amélioration de la satisfaction des besoins mène directement à une meilleure expérience affective à l’école. La deuxième étude consiste en une recherche expérimentale conduite auprès d’adolescentes en difficulté d’adaptation (N = 29). Le devis expérimental a permis de comparer l’impact de la présence (c. absence) du soutien à l’autonomie sur l’internalisation d’une tâche et sur les conséquences motivationnelles et expérientielles des jeunes. La tâche, fastidieuse mais importante, consistait à de la résolution de problèmes interpersonnels (activité clinique). Les résultats suggèrent qu’un style interpersonnel soutenant l’autonomie a augmenté la motivation auto-déterminée, la perception de la valeur de la tâche et son appréciation, ainsi que diminué les affects négatifs comparativement à la condition sans soutien à l’autonomie. Les résultats sont discutés en lien avec les implications théoriques et pratiques d’étendre la portée de la TAD à une population clinique d’adolescents aux prises avec des difficultés d’adaptation.

Développement de modèles prédictifs de la toxicocinétique de substances organiques

Les modèles pharmacocinétiques à base physiologique (PBPK) permettent de simuler la dose interne de substances chimiques sur la base de paramètres spécifiques à l’espèce et à la substance. Les modèles de relation quantitative structure-propriété (QSPR) existants permettent d’estimer les paramètres spécifiques au produit (coefficients de partage (PC) et constantes de métabolisme) mais leur domaine d’application est limité par leur manque de considération de la variabilité de leurs paramètres d’entrée ainsi que par leur domaine d’application restreint (c. à d., substances contenant CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, cycle benzénique et H sur le cycle benzénique). L’objectif de cette étude est de développer de nouvelles connaissances et des outils afin d’élargir le domaine d’application des modèles QSPR-PBPK pour prédire la toxicocinétique de substances organiques inhalées chez l’humain. D’abord, un algorithme mécaniste unifié a été développé à partir de modèles existants pour prédire les PC de 142 médicaments et polluants environnementaux aux niveaux macro (tissu et sang) et micro (cellule et fluides biologiques) à partir de la composition du tissu et du sang et de propriétés physicochimiques. L’algorithme résultant a été appliqué pour prédire les PC tissu:sang, tissu:plasma et tissu:air du muscle (n = 174), du foie (n = 139) et du tissu adipeux (n = 141) du rat pour des médicaments acides, basiques et neutres ainsi que pour des cétones, esters d’acétate, éthers, alcools, hydrocarbures aliphatiques et aromatiques. Un modèle de relation quantitative propriété-propriété (QPPR) a été développé pour la clairance intrinsèque (CLint) in vivo (calculée comme le ratio du Vmax (μmol/h/kg poids de rat) sur le Km (μM)), de substrats du CYP2E1 (n = 26) en fonction du PC n octanol:eau, du PC sang:eau et du potentiel d’ionisation). Les prédictions du QPPR, représentées par les limites inférieures et supérieures de l’intervalle de confiance à 95% à la moyenne, furent ensuite intégrées dans un modèle PBPK humain. Subséquemment, l’algorithme de PC et le QPPR pour la CLint furent intégrés avec des modèles QSPR pour les PC hémoglobine:eau et huile:air pour simuler la pharmacocinétique et la dosimétrie cellulaire d’inhalation de composés organiques volatiles (COV) (benzène, 1,2-dichloroéthane, dichlorométhane, m-xylène, toluène, styrène, 1,1,1 trichloroéthane et 1,2,4 trimethylbenzène) avec un modèle PBPK chez le rat. Finalement, la variabilité de paramètres de composition des tissus et du sang de l’algorithme pour les PC tissu:air chez le rat et sang:air chez l’humain a été caractérisée par des simulations Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les distributions résultantes ont été utilisées pour conduire des simulations Monte Carlo pour prédire des PC tissu:sang et sang:air. Les distributions de PC, avec celles des paramètres physiologiques et du contenu en cytochrome P450 CYP2E1, ont été incorporées dans un modèle PBPK pour caractériser la variabilité de la toxicocinétique sanguine de quatre COV (benzène, chloroforme, styrène et trichloroéthylène) par simulation Monte Carlo. Globalement, les approches quantitatives mises en œuvre pour les PC et la CLint dans cette étude ont permis l’utilisation de descripteurs moléculaires génériques plutôt que de fragments moléculaires spécifiques pour prédire la pharmacocinétique de substances organiques chez l’humain. La présente étude a, pour la première fois, caractérisé la variabilité des paramètres biologiques des algorithmes de PC pour étendre l’aptitude des modèles PBPK à prédire les distributions, pour la population, de doses internes de substances organiques avant de faire des tests chez l’animal ou l’humain.