Exact Tests for Contemporaneous Correlation of Disturbances in Seemingly Unrelated Regressions.

This paper proposes finite-sample procedures for testing the SURE specification in multi-equation regression models, i.e. whether the disturbances in different equations are contemporaneously uncorrelated or not. We apply the technique of Monte Carlo (MC) tests [Dwass (1957), Barnard (1963)] to obtain exact tests based on standard LR and LM zero correlation tests. We also suggest a MC quasi-LR (QLR) test based on feasible generalized least squares (FGLS). We show that the latter statistics are pivotal under the null, which provides the justification for applying MC tests. Furthermore, we extend the exact independence test proposed by Harvey and Phillips (1982) to the multi-equation framework. Specifically, we introduce several induced tests based on a set of simultaneous Harvey/Phillips-type tests and suggest a simulation-based solution to the associated combination problem. The properties of the proposed tests are studied in a Monte Carlo experiment which shows that standard asymptotic tests exhibit important size distortions, while MC tests achieve complete size control and display good power. Moreover, MC-QLR tests performed best in terms of power, a result of interest from the point of view of simulation-based tests. The power of the MC induced tests improves appreciably in comparison to standard Bonferroni tests and, in certain cases, outperforms the likelihood-based MC tests. The tests are applied to data used by Fischer (1993) to analyze the macroeconomic determinants of growth.

Markovian Processes, Two-Sided Autoregressions and Finite-Sample Inference for Stationary and Nonstationary Autoregressive Processes.

In this paper, we develop finite-sample inference procedures for stationary and nonstationary autoregressive (AR) models. The method is based on special properties of Markov processes and a split-sample technique. The results on Markovian processes (intercalary independence and truncation) only require the existence of conditional densities. They are proved for possibly nonstationary and/or non-Gaussian multivariate Markov processes. In the context of a linear regression model with AR(1) errors, we show how these results can be used to simplify the distributional properties of the model by conditioning a subset of the data on the remaining observations. This transformation leads to a new model which has the form of a two-sided autoregression to which standard classical linear regression inference techniques can be applied. We show how to derive tests and confidence sets for the mean and/or autoregressive parameters of the model. We also develop a test on the order of an autoregression. We show that a combination of subsample-based inferences can improve the performance of the procedure. An application to U.S. domestic investment data illustrates the method.

Simulation-Based Finite-Sample Tests for Heteroskedasticity and ARCH Effects.

A wide range of tests for heteroskedasticity have been proposed in the econometric and statistics literature. Although a few exact homoskedasticity tests are available, the commonly employed procedures are quite generally based on asymptotic approximations which may not provide good size control in finite samples. There has been a number of recent studies that seek to improve the reliability of common heteroskedasticity tests using Edgeworth, Bartlett, jackknife and bootstrap methods. Yet the latter remain approximate. In this paper, we describe a solution to the problem of controlling the size of homoskedasticity tests in linear regression contexts. We study procedures based on the standard test statistics [e.g., the Goldfeld-Quandt, Glejser, Bartlett, Cochran, Hartley, Breusch-Pagan-Godfrey, White and Szroeter criteria] as well as tests for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH-type models). We also suggest several extensions of the existing procedures (sup-type of combined test statistics) to allow for unknown breakpoints in the error variance. We exploit the technique of Monte Carlo tests to obtain provably exact p-values, for both the standard and the new tests suggested. We show that the MC test procedure conveniently solves the intractable null distribution problem, in particular those raised by the sup-type and combined test statistics as well as (when relevant) unidentified nuisance parameter problems under the null hypothesis. The method proposed works in exactly the same way with both Gaussian and non-Gaussian disturbance distributions [such as heavy-tailed or stable distributions]. The performance of the procedures is examined by simulation. The Monte Carlo experiments conducted focus on : (1) ARCH, GARCH, and ARCH-in-mean alternatives; (2) the case where the variance increases monotonically with : (i) one exogenous variable, and (ii) the mean of the dependent variable; (3) grouped heteroskedasticity; (4) breaks in variance at unknown points. We find that the proposed tests achieve perfect size control and have good power.

Simulation-Based Finite-Sample Normality Tests in Linear Regressions

In the literature on tests of normality, much concern has been expressed over the problems associated with residual-based procedures. Indeed, the specialized tables of critical points which are needed to perform the tests have been derived for the location-scale model; hence reliance on available significance points in the context of regression models may cause size distortions. We propose a general solution to the problem of controlling the size normality tests for the disturbances of standard linear regression, which is based on using the technique of Monte Carlo tests.

Simulation-Based Finite-and Large-sample Inference Methods in Multivariate Regressions and Seemingly Unrelated Regressions

In the context of multivariate regression (MLR) and seemingly unrelated regressions (SURE) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. in this paper, we propose finite-and large-sample likelihood-based test procedures for possibly non-linear hypotheses on the coefficients of MLR and SURE systems.

Exact Skewness-Kurtosis Tests for Multivariate Normality and Goodness-of-fit in Multivariate Regressions with Application to Asset Pricing Models

We study the problem of testing the error distribution in a multivariate linear regression (MLR) model. The tests are functions of appropriately standardized multivariate least squares residuals whose distribution is invariant to the unknown cross-equation error covariance matrix. Empirical multivariate skewness and kurtosis criteria are then compared to simulation-based estimate of their expected value under the hypothesized distribution. Special cases considered include testing multivariate normal, Student t; normal mixtures and stable error models. In the Gaussian case, finite-sample versions of the standard multivariate skewness and kurtosis tests are derived. To do this, we exploit simple, double and multi-stage Monte Carlo test methods. For non-Gaussian distribution families involving nuisance parameters, confidence sets are derived for the the nuisance parameters and the error distribution. The procedures considered are evaluated in a small simulation experi-ment. Finally, the tests are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995.

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

Short run and long run causality in time series: Inference

We propose methods for testing hypotheses of non-causality at various horizons, as defined in Dufour and Renault (1998, Econometrica). We study in detail the case of VAR models and we propose linear methods based on running vector autoregressions at different horizons. While the hypotheses considered are nonlinear, the proposed methods only require linear regression techniques as well as standard Gaussian asymptotic distributional theory. Bootstrap procedures are also considered. For the case of integrated processes, we propose extended regression methods that avoid nonstandard asymptotics. The methods are applied to a VAR model of the U.S. economy.

Exact Multivariate Tests of Asset Pricing Models with Stable Asymmetric Distributions

In this paper, we propose exact inference procedures for asset pricing models that can be formulated in the framework of a multivariate linear regression (CAPM), allowing for stable error distributions. The normality assumption on the distribution of stock returns is usually rejected in empirical studies, due to excess kurtosis and asymmetry. To model such data, we propose a comprehensive statistical approach which allows for alternative - possibly asymmetric - heavy tailed distributions without the use of large-sample approximations. The methods suggested are based on Monte Carlo test techniques. Goodness-of-fit tests are formally incorporated to ensure that the error distributions considered are empirically sustainable, from which exact confidence sets for the unknown tail area and asymmetry parameters of the stable error distribution are derived. Tests for the efficiency of the market portfolio (zero intercepts) which explicitly allow for the presence of (unknown) nuisance parameter in the stable error distribution are derived. The methods proposed are applied to monthly returns on 12 portfolios of the New York Stock Exchange over the period 1926-1995 (5 year subperiods). We find that stable possibly skewed distributions provide statistically significant improvement in goodness-of-fit and lead to fewer rejections of the efficiency hypothesis.

Follow-up of three large community-based programs to reduce anaemia among children 24-59 months in Ghana, Malawi and Tanzania

L'anémie de l'enfant reste un problème d'importance pour la santé mondiale, malgré les décennies de recherche visant à comprendre son étiologie et à développer des interventions efficaces pour réduire sa prévalence et ses conséquences. Bien que les facteurs de risque individuels de l'anémie soient connus, y compris les facteurs liés à la malnutrition et à la morbidité, l'interaction entre lesdits facteurs est moins documentée dans des contextes où les enfants sont fréquemment exposés à plusieurs facteurs en même temps. Cette étude vise à documenter les efforts de lutte contre l'anémie du programme MICAH qui a été mis en oeuvre au Ghana, au Malawi et en Tanzanie. Ensuite, en utilisant les données relatives à la fois au processus et à l'évaluation colligées au cours du programme, elle vise à mieux comprendre les facteurs de risque d'anémie chez les jeunes enfants dans ces contextes et à comprendre comment les relations entre ces facteurs peuvent avoir changé au fil du temps lors de l'intervention. Spécifiquement, cette étude vérifie s‘il y a des preuves d'une réduction de la vulnérabilité des enfants aux facteurs de risque associés à l'anémie dans chaque contexte. Un examen de la documentation a été réalisé afin de caractériser le contexte du programme et des interventions, leur l'intensité et étendue. Les données transversales sur la nutrition et l'état de santé des enfants âgés de 24 à 59 mois (N = 2405) obtenues en 2000 et 2004 à partir des enquêtes d'évaluation du programme MICAH au Ghana, au Malawi et en Tanzanie, ont été utilisées pour décrire la prévalence de l'anémie. Les modèles polynomiaux de régression logistique et linéaire ont été utilisés pour estimer les risques d'anémie légère et d'anémie modérée / sévère et les niveaux d‘hémoglobine associés à des groupes de variables. Les estimations du risque attribuable à une population (RAP) ont aussi été calculées. Une anémie (Hb <110 g/L) a touché au moins 60% des enfants dans les trois pays; l'anémie modérée / sévère (<100 g/L) constituait la majorité des cas. Une forte diminution de l'anémie a été observée entre 2000 et 2004 au Ghana, mais seulement une légère baisse au Malawi et en Tanzanie. Le risque d'anémie modérée / sévère était associé au retard de croissance chez les enfants du Ghana (OR 2,68, IC 95% 1,70-4,23) et du Malawi (OR 1,71; 1,29-2,27) mais pas de la Tanzanie (OR 1,29; 0,87- 1,92). Le paludisme et les maladies récentes étaient associées à une hémoglobine plus basse. Une atténuation de cette association en 2004 a été observée seulement au Malawi pour le paludisme et au Ghana pour les maladies récentes. Le risque d'anémie modérée / sévère était 44% moindre chez les enfants âgés de 48 à 59 mois comparativement aux enfants de 24 à 35 mois dans les trois pays et cela n'a pas changé entre 2000 et 2004. Les RAP estimés ont montré qu‘environ un cinquième des cas d‘anémie modérée à sévère était attribuable au retard de croissance au Ghana et Malawi, mais pas en Tanzanie. Des RAP moindres et dépendants des contextes ont été trouvés pour le paludisme et les maladies récentes. Dans ces zones d‘intervention intégrées de santé et de nutrition la relation de certains facteurs de risque à l'anémie se modifia avec le temps. Le retard de croissance est resté toutefois un facteur de risque indépendant et non mitigé de l'anémie. Une réduction efficace des causes de la malnutrition chronique est nécessaire afin de réduire la vulnérabilité des enfants et de garantir un impact maximum des programmes de lutte contre l'anémie. Une mitigation de l'impact du paludisme peut par contre être visée dans les régions endémiques.

Bootstrap for panel data models with an application to the evaluation of public policies

Le but de cette thèse est d étendre la théorie du bootstrap aux modèles de données de panel. Les données de panel s obtiennent en observant plusieurs unités statistiques sur plusieurs périodes de temps. Leur double dimension individuelle et temporelle permet de contrôler l 'hétérogénéité non observable entre individus et entre les périodes de temps et donc de faire des études plus riches que les séries chronologiques ou les données en coupe instantanée. L 'avantage du bootstrap est de permettre d obtenir une inférence plus précise que celle avec la théorie asymptotique classique ou une inférence impossible en cas de paramètre de nuisance. La méthode consiste à tirer des échantillons aléatoires qui ressemblent le plus possible à l échantillon d analyse. L 'objet statitstique d intérêt est estimé sur chacun de ses échantillons aléatoires et on utilise l ensemble des valeurs estimées pour faire de l inférence. Il existe dans la littérature certaines application du bootstrap aux données de panels sans justi cation théorique rigoureuse ou sous de fortes hypothèses. Cette thèse propose une méthode de bootstrap plus appropriée aux données de panels. Les trois chapitres analysent sa validité et son application. Le premier chapitre postule un modèle simple avec un seul paramètre et s 'attaque aux propriétés théoriques de l estimateur de la moyenne. Nous montrons que le double rééchantillonnage que nous proposons et qui tient compte à la fois de la dimension individuelle et la dimension temporelle est valide avec ces modèles. Le rééchantillonnage seulement dans la dimension individuelle n est pas valide en présence d hétérogénéité temporelle. Le ré-échantillonnage dans la dimension temporelle n est pas valide en présence d'hétérogénéité individuelle. Le deuxième chapitre étend le précédent au modèle panel de régression. linéaire. Trois types de régresseurs sont considérés : les caractéristiques individuelles, les caractéristiques temporelles et les régresseurs qui évoluent dans le temps et par individu. En utilisant un modèle à erreurs composées doubles, l'estimateur des moindres carrés ordinaires et la méthode de bootstrap des résidus, on montre que le rééchantillonnage dans la seule dimension individuelle est valide pour l'inférence sur les coe¢ cients associés aux régresseurs qui changent uniquement par individu. Le rééchantillonnage dans la dimen- sion temporelle est valide seulement pour le sous vecteur des paramètres associés aux régresseurs qui évoluent uniquement dans le temps. Le double rééchantillonnage est quand à lui est valide pour faire de l inférence pour tout le vecteur des paramètres. Le troisième chapitre re-examine l exercice de l estimateur de différence en di¤érence de Bertrand, Duflo et Mullainathan (2004). Cet estimateur est couramment utilisé dans la littérature pour évaluer l impact de certaines poli- tiques publiques. L exercice empirique utilise des données de panel provenant du Current Population Survey sur le salaire des femmes dans les 50 états des Etats-Unis d Amérique de 1979 à 1999. Des variables de pseudo-interventions publiques au niveau des états sont générées et on s attend à ce que les tests arrivent à la conclusion qu il n y a pas d e¤et de ces politiques placebos sur le salaire des femmes. Bertrand, Du o et Mullainathan (2004) montre que la non-prise en compte de l hétérogénéité et de la dépendance temporelle entraîne d importantes distorsions de niveau de test lorsqu'on évalue l'impact de politiques publiques en utilisant des données de panel. Une des solutions préconisées est d utiliser la méthode de bootstrap. La méthode de double ré-échantillonnage développée dans cette thèse permet de corriger le problème de niveau de test et donc d'évaluer correctement l'impact des politiques publiques.

Environnement alimentaire local et son association avec les habitudes alimentaires de personnes âgées

Contexte : Un accès adéquat aux aliments sains dans les environnements résidentiels peut contribuer aux saines habitudes alimentaires. Un tel accès est d’autant plus important pour les personnes âgées, où les changements associés au vieillissement peuvent accentuer leur dépendance aux ressources disponibles dans le voisinage. Cependant, cette relation n’a pas encore été établie chez les aînés. Objectifs : La présente thèse vise à quantifier les associations entre l’environnement alimentaire local et les habitudes alimentaires de personnes âgées vivant à domicile en milieu urbain. La thèse s’est insérée dans un projet plus large qui a apparié les données provenant d’une cohorte d’aînés québécois vivant dans la région métropolitaine montréalaise avec des données provenant d’un système d’information géographique. Trois études répondent aux objectifs spécifiques suivants : (1) développer des indices relatifs de mixité alimentaire pour qualifier l’offre d’aliments sains dans les magasins d’alimentation et l’offre de restaurants situés dans les quartiers faisant partie du territoire à l’étude et en examiner la validité; (2) quantifier les associations entre la disponibilité relative de magasins d’alimentation et de restaurants près du domicile et les habitudes alimentaires des aînés; (3) examiner l’influence des connaissances subjectives en nutrition dans la relation entre l’environnement alimentaire près du domicile et les habitudes alimentaires chez les hommes et les femmes âgés. Méthodes : Le devis consiste en une analyse secondaire de données transversales provenant de trois sources : les données du cycle 1 pour 848 participants de l’Étude longitudinale québécoise « La nutrition comme déterminant d’un vieillissement réussi » (2003-2008), le Recensement de 2001 de Statistique Canada et un registre privé de commerces et services (2005), ces derniers regroupés dans un système d’information géographique nommé Mégaphone. Des analyses bivariées non paramétriques ont été appliquées pour répondre à l’objectif 1. Les associations entre l’exposition aux commerces alimentaires dans le voisinage et les habitudes alimentaires (objectif 2), ainsi que l’influence des connaissances subjectives en nutrition dans cette relation (objectif 3), ont été vérifiées au moyen d’analyses de régression linéaires. Résultats : Les analyses ont révélé trois résultats importants. Premièrement, l’utilisation d’indices relatifs pour caractériser l’offre alimentaire s’avère pertinente pour l’étude des habitudes alimentaires, plus particulièrement pour l’offre de restaurants-minute. Deuxièmement, l’omniprésence d’aspects défavorables dans l’environnement, caractérisé par une offre relativement plus élevée de restaurants-minute, semble nuire davantage aux saines habitudes alimentaires que la présence d’opportunités d’achats d’aliments sains dans les magasins d’alimentation. Troisièmement, un environnement alimentaire plus favorable aux saines habitudes pourrait réduire les écarts quant à la qualité de l’alimentation chez les femmes ayant de plus faibles connaissances subjectives en nutrition par rapport aux femmes mieux informées. Conclusion : Ces résultats mettent en relief la complexité des liens entre l’environnement local et l’alimentation. Dans l’éventualité où ces résultats seraient reproduits dans des recherches futures, des stratégies populationnelles visant à résoudre un déséquilibre entre l’accès aux sources d’aliments sains par rapport aux aliments peu nutritifs semblent prometteuses.

Robustesse du modèle de Rasch unidimensionnel à la violation de l’hypothèse d’unidimensionnalité.

Le logiciel de simulation des données et d'analyse est Conquest V.3

Le cannabis, le tabac et le changement d’adiposité chez les jeunes hommes et femmes : une étude longitudinale 2005-2012

Exposé de la situation : Des études menées sur les animaux démontrent que le système endocannabinoide est important dans le maintien de l’homéostasie de l’énergie et que les effets de sa modulation sont différents selon le sexe et l’exposition à la nicotine. Deux études longitudinales ont étudié l’association entre l’usage du cannabis (UC) et le changement de poids et ont obtenus des résultats contradictoires. L’objectif de ce mémoire est de décrire la modification de l’association entre l’UC et le changement de poids par la cigarette chez les jeunes hommes et femmes. Méthodes : Des donnés de 271 hommes et 319 femmes ont été obtenues dans le cadre de l’étude NICO, une cohorte prospective (1999-2013). L’indice de masse corporelle (IMC) et la circonférence de taille (CT) ont été mesurés à l’âge de 17 et 25 ans. L’UC dans la dernière année et de cigarette dans les derniers trois mois ont été auto-rapportées à 21 ans. Les associations entre l’UC et le changement d’IMC et de CT ont été modélisées dans une régression polynomiale stratifiée par sexe avec ajustement pour l’activité physique, la sédentarité et la consommation d’alcool. Résultats : Uniquement, chez les hommes, l’interaction de l’UC et cigarettes était statistiquement significative dans le model de changement IMC (p=0.004) et celui de changement de CT (p=0.043). L’UC était associé au changement d’adiposité dans une association en forme de U chez les homes non-fumeurs et chez les femmes, et dans une association en forme de U-inversé chez les hommes fumeurs. Conclusion : La cigarette semble modifier l’effet du cannabis sur le changement d’IMC et CT chez les hommes, mais pas chez les femmes.

L’hypoalbuminémie dans les premières 24 heures de l’admission est associée avec la dysfonction d’organes chez les patients brûlés

L’hypoalbuminémie est une trouvaille fréquente chez le patient brulé mais sa relation avec la morbidité et mortalité n’a pas été bien établie. Objectif : Déterminer si l’hypoalbuminémie dans les premières 24 heures suivant l’admission est associée avec la dysfonction d’organes (mesurée avec le score SOFA) chez les patients présentant des brûlures graves. Méthodologie : Nous avons révisé les dossiers médicaux des patients adultes avec de brûlures de 20% ou plus de surface corporelle admis pendant les premières 24 heures à l’unité de grands brulés du CHUM entre les années 2008 et 2009. Nous avons utilisé un modèle de régression linéaire multivariée pour déterminer si l’hypoalbuminémie était un prédicteur indépendant de la dysfonction d’organes. Résultats : 56 sujets ont été analysés. L’analyse de régression linéaire multiple a montré qu’en contrôlant pour l’âge, le sexe, la surface corporelle brûlée et les brûlures par inhalation, l’hypoalbuminémie pendant les premières 24 heures suivant l’admission est un prédicteur indépendant de la dysfonction d’organes. Une concentration d’albumine ≤30g/L est aussi associée à une augmentation de la dysfonction d’organes [score SOFA au jour 0 (p = 0.005), jour 1 (p = 0.005), moyenne de la première semaine (p = 0.004)], mais n’est pas associée avec la mortalité (p = 0.061). Conclusions : L’hypoalbuminémie est associée avec la dysfonction d’organes chez les patients brulés. À la différence de facteurs non modifiables comme l’âge, le sexe, la surface corporelle brûlée et la présence de brûlures par inhalation, la correction de l’hypoalbuminémie peut être un objectif intéressant pour un futur essai clinique.