Potencialidad de la modelización state-space y el filtro de Kalman para el anàlisis regional : una aplicación para el índice de actividad industrial

El déficit existente a nuestro país con respecto a la disponibilidad de indicadores cuantitativos con los que llevar a término un análisis coyuntural de la actividad industrial regional ha abierto un debate centrado en el estudio de cuál es la metodología más adecuada para elaborar indicadores de estas características. Dentro de este marco, en este trabajo se presentan las principales conclusiones obtenidas en anteriores estudios (Clar, et. al., 1997a, 1997b y 1998) sobre la idoneidad de extender las metodologías que actualmente se están aplicando a las regiones españolas para elaborar indicadores de la actividad industrial mediante métodos indirectos. Estas conclusiones llevan a plantear una estrategia distinta a las que actualmente se vienen aplicando. En concreto, se propone (siguiendo a Israilevich y Kuttner, 1993) un modelo de variables latentes para estimar el indicador de la producción industrial regional. Este tipo de modelo puede especificarse en términos de un modelo statespace y estimarse mediante el filtro de Kalman. Para validar la metodología propuesta se estiman unos indicadores de acuerdo con ella para tres de las cuatro regiones españolas que disponen d¿un Índice de Producción Industrial (IPI) elaborado mediante el método directo (Andalucía, Asturias y el País Vasco) y se comparan con los IPIs publicados (oficiales). Los resultados obtenidos muestran el buen comportamiento de l¿estrategia propuesta, abriendo así una línea de trabajo con la que subsanar el déficit al que se hacía referencia anteriormente

Potencialidad de la modelización state-space y el filtro de Kalman para el anàlisis regional : una aplicación para el índice de actividad industrial

El déficit existente a nuestro país con respecto a la disponibilidad de indicadores cuantitativos con los que llevar a término un análisis coyuntural de la actividad industrial regional ha abierto un debate centrado en el estudio de cuál es la metodología más adecuada para elaborar indicadores de estas características. Dentro de este marco, en este trabajo se presentan las principales conclusiones obtenidas en anteriores estudios (Clar, et. al., 1997a, 1997b y 1998) sobre la idoneidad de extender las metodologías que actualmente se están aplicando a las regiones españolas para elaborar indicadores de la actividad industrial mediante métodos indirectos. Estas conclusiones llevan a plantear una estrategia distinta a las que actualmente se vienen aplicando. En concreto, se propone (siguiendo a Israilevich y Kuttner, 1993) un modelo de variables latentes para estimar el indicador de la producción industrial regional. Este tipo de modelo puede especificarse en términos de un modelo statespace y estimarse mediante el filtro de Kalman. Para validar la metodología propuesta se estiman unos indicadores de acuerdo con ella para tres de las cuatro regiones españolas que disponen d¿un Índice de Producción Industrial (IPI) elaborado mediante el método directo (Andalucía, Asturias y el País Vasco) y se comparan con los IPIs publicados (oficiales). Los resultados obtenidos muestran el buen comportamiento de l¿estrategia propuesta, abriendo así una línea de trabajo con la que subsanar el déficit al que se hacía referencia anteriormente

Pitkittäisaineistojen analyysista latenttien muuttujien malleilla

Summary: Analyzing longitudinal data using latent-variable models

On the Adoption of Partial Least Squares in Psychological Research: Caveat Emptor

The partial least squares technique (PLS) has been touted as a viable alternative to latent variable structural equation modeling (SEM) for evaluating theoretical models in the differential psychology domain. We bring some balance to the discussion by reviewing the broader methodological literature to highlight: (1) the misleading characterization of PLS as an SEM method; (2) limitations of PLS for global model testing; (3) problems in testing the significance of path coefficients; (4) extremely high false positive rates when using empirical confidence intervals in conjunction with a new "sign change correction" for path coefficients; (5) misconceptions surrounding the supposedly superior ability of PLS to handle small sample sizes and non-normality; and (6) conceptual and statistical problems with formative measurement and the application of PLS to such models. Additionally, we also reanalyze the dataset provided by Willaby et al. (2015; doi:10.1016/j.paid.2014.09.008) to highlight the limitations of PLS. Our broader review and analysis of the available evidence makes it clear that PLS is not useful for statistical estimation and testing.

Video Gaming Disorder and Sport and Exercise in Emerging Adulthood: A Longitudinal Study.

Among the negative consequences of video gaming disorder, decreased participation in sport and exercise has received little attention. This study aimed to assess the longitudinal association between video gaming disorder and the level of sport and exercise in emerging adult men. A questionnaire was completed at baseline and 15-month follow-up by a representative national sample of 4,933 respondents. The seven items of the Game Addiction Scale were used to construct a latent variable representing video gaming disorder. Level of sport and exercise was also self-reported. Cross-lagged path modeling indicated a reciprocal causality between video gaming disorder and the level of sport and exercise, even after adjusting for a large set of confounders. These findings support the need for better promotion of sport and exercise among emerging adults in order to contribute to the prevention of video gaming disorder, and to raise the level of sport and exercise activity in addicted gamers.

A state-space approach for measuring regional manufacturing production indices

In this paper we propose a latent variable model, in the spirit of Israilevich and Kuttner (1993), to measure regional manufacturing production. To test the validity of the proposed methodology, we have applied it for those Spanish regions that have a direct quantitative index. The results demonstrate the accuracy of the methodology proposed and show that it can overcome some of the difficulties of the indirect method applied by the INE, the Spanish National Institute of Statistics.

Dynamic Performance Evaluation of Canadian Fixed-Income Funds using Markov Regime Switching Models

This thesis examines the performance of Canadian fixed-income mutual funds in the context of an unobservable market factor that affects mutual fund returns. We use various selection and timing models augmented with univariate and multivariate regime-switching structures. These models assume a joint distribution of an unobservable latent variable and fund returns. The fund sample comprises six Canadian value-weighted portfolios with different investing objectives from 1980 to 2011. These are the Canadian fixed-income funds, the Canadian inflation protected fixed-income funds, the Canadian long-term fixed-income funds, the Canadian money market funds, the Canadian short-term fixed-income funds and the high yield fixed-income funds. We find strong evidence that more than one state variable is necessary to explain the dynamics of the returns on Canadian fixed-income funds. For instance, Canadian fixed-income funds clearly show that there are two regimes that can be identified with a turning point during the mid-eighties. This structural break corresponds to an increase in the Canadian bond index from its low values in the early 1980s to its current high values. Other fixed-income funds results show latent state variables that mimic the behaviour of the general economic activity. Generally, we report that Canadian bond fund alphas are negative. In other words, fund managers do not add value through their selection abilities. We find evidence that Canadian fixed-income fund portfolio managers are successful market timers who shift portfolio weights between risky and riskless financial assets according to expected market conditions. Conversely, Canadian inflation protected funds, Canadian long-term fixed-income funds and Canadian money market funds have no market timing ability. We conclude that these managers generally do not have positive performance by actively managing their portfolios. We also report that the Canadian fixed-income fund portfolios perform asymmetrically under different economic regimes. In particular, these portfolio managers demonstrate poorer selection skills during recessions. Finally, we demonstrate that the multivariate regime-switching model is superior to univariate models given the dynamic market conditions and the correlation between fund portfolios.

Bureaucratic Corruption As a Constraint on Voter Choice

It Has Often Been Assumed That a Country's Tax Level, Tax Structure Progressivity and After-Tax Income Distribution Are Chosen by Voters Subject Only to Their Budget Constraints. This Paper Argues That At Certain Income Levels Voters' Decisions May Be Constrained by Bureaucratic Corruption. the Theoretical Arguments Are Developed in Asymmetry Limits the Capacity of the Fiscal System to Generate Revenues by Means of Direct Taxes. This Hypothesis Is Tested Witha Sample of International Data by Means of a Simultaneous Equation Model. the Distortions Resulting From Corruption Ar Captured Through Their Effects on a Latent Variable Defined As the Overall Fiscal Structure. Evidence Is Found of Causality Running From This Latent Variable to the Level of Taxes and the Degree of After Tax Inequality.

Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification

Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de perceptions. Ni le modèle exact, ni la méthode exacte utilisée pour l'ajustement ne sont connus, mais les algorithmes existants qui permettent l'ajustement de tels modèles ont besoin de faire une estimation conditionnelle des variables latentes. Cela nous peut nous aider à comprendre pourquoi le système visuel pourrait ajuster un tel modèle; si le modèle est approprié, ces estimé conditionnels peuvent aussi former une excellente représentation, qui permettent d'analyser le contenu sémantique des images perçues. Le travail présenté ici utilise la performance en classification d'images (discrimination entre des types d'objets communs) comme base pour comparer des modèles du système visuel, et des algorithmes pour ajuster ces modèles (vus comme des densités de probabilité) à des images. Cette thèse (a) montre que des modèles basés sur les cellules complexes de l'aire visuelle V1 généralisent mieux à partir d'exemples d'entraînement étiquetés que les réseaux de neurones conventionnels, dont les unités cachées sont plus semblables aux cellules simples de V1; (b) présente une nouvelle interprétation des modèles du système visuels basés sur des cellules complexes, comme distributions de probabilités, ainsi que de nouveaux algorithmes pour les ajuster à des données; et (c) montre que ces modèles forment des représentations qui sont meilleures pour la classification d'images, après avoir été entraînés comme des modèles de probabilités. Deux innovations techniques additionnelles, qui ont rendu ce travail possible, sont également décrites : un algorithme de recherche aléatoire pour sélectionner des hyper-paramètres, et un compilateur pour des expressions mathématiques matricielles, qui peut optimiser ces expressions pour processeur central (CPU) et graphique (GPU).

Estimation of State Space Models and Stochastic Volatility

Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique. Dans le première article, nous développons une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle, dans un modèle espace-état linéaire et gaussien. Nous montrons comment exploiter la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement. Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul. Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières. Dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données. Notre méthodologie s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance dans la coupe transversale. Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont des processus de volatilité stochastique indépendants. Nous pouvons incorporer des copules pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité, permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques pour capturer l'hétérogénéité des rendements. On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques. Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change. Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés. Dans le troisième chapitre, nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique. Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même. Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière.

Étude comparative des trajectoires criminelles des contrevenants sous responsabilité provinciale au Québec, selon le sexe

Contexte et objectifs. La carrière criminelle est un sujet d’intérêt criminologique depuis plus de 80 ans. Les travaux sur cette question ont permis de mieux comprendre l’évolution des personnes contrevenantes et leurs crimes au fil du temps. Bien que beaucoup d’efforts aient été déployés pour étudier les hommes, les recherches portant sur les trajectoires criminelles des femmes demeurent relativement rares, ceci étant notamment attribuable à la petite taille des échantillons. L’objectif de ce mémoire est de réaliser une étude comparative de la carrière criminelle d’hommes et de femmes de 18 à 47 ans relevant de la juridiction de la province de Québec. Méthodologie. L’échantillon est composé de 3320 délinquants sous responsabilité provinciale, soit 216 femmes (6,5 %) et 3104 hommes (93,5 %). Des statistiques descriptives seront réalisées afin de dresser un portrait de la clientèle et une approche par variable latente catégorielle sera utilisée pour modéliser les parcours criminels. Plus précisément, cette analyse permet d’estimer des sous-groupes de délinquants au sein de la population qui suivent des courbes de croissance distinctes. La proportion d’individus appartenant à chacun de ces sous-groupes peut donc être estimée. Résultats. Les analyses indiquent que les femmes ont une fréquence de délits commis plus faible que les hommes, et ce, particulièrement au début de leur carrière criminelle. En effet, la différence quant à la fréquence tend à s’atténuer avec le temps, pour disparaître vers 40 ans. Également, il apparaît que les hommes et les femmes suivent un nombre de trajectoires criminelles similaires; cependant, la prévalence chez ces dernières apparaît relativement différente. En effet, il ressort que les femmes commencent plus tardivement leur carrière criminelle que les hommes, avec une proportion plus importante pour les crimes contre les biens. Finalement, les antécédents juvéniles influent sur la chronicité et la persistance, quel que soit le genre ou le type de crime. Conclusion. Les résultats démontrent que la différence selon le sexe est un sujet d’intérêt criminologique primordial puisque les femmes présentent des risques différents quant à la fréquence et au type de crime. Qui plus est, ces dernières semblent commencer leur carrière criminelle plus tardivement que les hommes.

Étude longitudinale des liens prédictifs entre les traits de personnalité et les symptômes intériorisés à l'adolescence.

Cette étude longitudinale visait à vérifier si les traits de personnalité (selon le modèle en cinq facteurs, « Big Five ») au début de l’adolescence (12-13 ans) permettent de prédire les symptômes intériorisés deux ans plus tard (14-15 ans), en contrôlant pour le niveau initial de symptômes intériorisés ainsi que l’influence de plusieurs facteurs de risque connus. Les données employées proviennent d’une étude longitudinale prospective. L’échantillon compte 1036 adolescents provenant de huit écoles secondaires québécoises. Les adolescents ont répondu à un questionnaire autorévélé. Des modèles d’équations structurales ont d’abord démontré la pertinence de conceptualiser les symptômes intériorisés comme une variable latente. D’autres modèles ont démontré que certains traits de personnalité prédisent effectivement les symptômes intériorisés ultérieurs. Cependant, contrairement aux études effectuées auprès d’adultes, le rôle de la Stabilité émotionnelle et de l’Extraversion n’est pas significatif après que l’influence de facteurs de risque connus et du sexe ait été contrôlée. Ce sont plutôt le Contrôle et l’Amabilité qui sont significativement reliés aux symptômes intériorisés ultérieurs dans la présente étude. Les résultats soulignent également le rôle important des facteurs de risque liés aux relations avec les pairs. Finalement, des modèles d’équations structurales multi-groupes ont mis en évidence des différences sexuelles significatives dans les relations prédictives. Cette étude confirme que les traits de personnalité des adolescents peuvent jouer un rôle dans le développement des symptômes intériorisés, ce qui leur confère une pertinence théorique et clinique.

Étude longitudinale des liens prédictifs entre les traits de personnalité et les comportements antisociaux à l’adolescence

Cette étude longitudinale visait à évaluer si les traits de personnalité des adolescents permettent de prédire leurs comportements antisociaux ultérieurs, après avoir contrôlé pour l’effet du niveau initial du comportement antisocial ainsi que celui de plusieurs facteurs de risque connus de ces comportements. L’échantillon utilisé compte 1036 adolescents provenant de huit écoles secondaires québécoises. Les adolescents ont été évalués à deux reprises, soit en secondaire 1 (12-13 ans) et en secondaire 3 (14-15 ans). Ils ont répondu à un questionnaire autorévélé. Des modèles d’équations structurales ont d’abord confirmé que la covariation entre différents comportements antisociaux des adolescents peut être expliquée par une variable latente. Les résultats ont confirmé que les traits de personnalité des adolescents à 12 et 13 ans prédisent leurs comportements antisociaux à 14 et 15 ans. En accord avec les études antérieures, l’Extraversion, le Contrôle et la Stabilité émotionnelle prédisent les comportements antisociaux futurs. Toutefois, l’effet de l’Amabilité disparait une fois que le niveau initial est contrôlé. Finalement, des modèles d’équations structurales multi-groupes ont permis de démontrer que certaines relations prédictives sont différentes selon le sexe. Les résultats de cette étude soulignent l’importance des traits de personnalité pour les théories du comportement antisocial ainsi que pour la pratique clinique.

Mesures subjectives et épidémiologie : problèmes méthodologiques liés à l'utilisation des techniques psychométriques

L’utilisation des mesures subjectives en épidémiologie s’est intensifiée récemment, notamment avec la volonté de plus en plus affirmée d’intégrer la perception qu’ont les sujets de leur santé dans l’étude des maladies et l’évaluation des interventions. La psychométrie regroupe les méthodes statistiques utilisées pour la construction des questionnaires et l’analyse des données qui en sont issues. Ce travail de thèse avait pour but d’explorer différents problèmes méthodologiques soulevés par l’utilisation des techniques psychométriques en épidémiologie. Trois études empiriques sont présentées et concernent 1/ la phase de validation de l’instrument : l’objectif était de développer, à l’aide de données simulées, un outil de calcul de la taille d’échantillon pour la validation d’échelle en psychiatrie ; 2/ les propriétés mathématiques de la mesure obtenue : l’objectif était de comparer les performances de la différence minimale cliniquement pertinente d’un questionnaire calculée sur des données de cohorte, soit dans le cadre de la théorie classique des tests (CTT), soit dans celui de la théorie de réponse à l’item (IRT) ; 3/ son utilisation dans un schéma longitudinal : l’objectif était de comparer, à l’aide de données simulées, les performances d’une méthode statistique d’analyse de l’évolution longitudinale d’un phénomène subjectif mesuré à l’aide de la CTT ou de l’IRT, en particulier lorsque certains items disponibles pour la mesure différaient à chaque temps. Enfin, l’utilisation de graphes orientés acycliques a permis de discuter, à l’aide des résultats de ces trois études, la notion de biais d’information lors de l’utilisation des mesures subjectives en épidémiologie.

Measuring productivity growth when technological change is biased - a new index and an application to UK agriculture

Productivity growth is conventionally measured by indices representing discreet approximations of the Divisia TFP index under the assumption that technological change is Hicks-neutral. When this assumption is violated, these indices are no longer meaningful because they conflate the effects of factor accumulation and technological change. We propose a way of adjusting the conventional TFP index that solves this problem. The method adopts a latent variable approach to the measurement of technical change biases that provides a simple means of correcting product and factor shares in the standard Tornqvist-Theil TFP index. An application to UK agriculture over the period 1953-2000 demonstrates that technical progress is strongly biased. The implications of that bias for productivity measurement are shown to be very large, with the conventional TFP index severely underestimating productivity growth. The result is explained primarily by the fact that technological change has favoured the rapidly accumulating factors against labour, the factor leaving the sector. (C) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.