Finite-Sample Inference Methods for Simultaneous Equations and Models with Unobserved and Generated Regressors

We propose finite sample tests and confidence sets for models with unobserved and generated regressors as well as various models estimated by instrumental variables methods. The validity of the procedures is unaffected by the presence of identification problems or \"weak instruments\", so no detection of such problems is required. We study two distinct approaches for various models considered by Pagan (1984). The first one is an instrument substitution method which generalizes an approach proposed by Anderson and Rubin (1949) and Fuller (1987) for different (although related) problems, while the second one is based on splitting the sample. The instrument substitution method uses the instruments directly, instead of generated regressors, in order to test hypotheses about the \"structural parameters\" of interest and build confidence sets. The second approach relies on \"generated regressors\", which allows a gain in degrees of freedom, and a sample split technique. For inference about general possibly nonlinear transformations of model parameters, projection techniques are proposed. A distributional theory is obtained under the assumptions of Gaussian errors and strictly exogenous regressors. We show that the various tests and confidence sets proposed are (locally) \"asymptotically valid\" under much weaker assumptions. The properties of the tests proposed are examined in simulation experiments. In general, they outperform the usual asymptotic inference methods in terms of both reliability and power. Finally, the techniques suggested are applied to a model of Tobin’s q and to a model of academic performance.

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.

Finite-Sample Diagnostics for Multivariate Regressions with Applications to Linear Asset Pricing Models

In this paper, we propose several finite-sample specification tests for multivariate linear regressions (MLR) with applications to asset pricing models. We focus on departures from the assumption of i.i.d. errors assumption, at univariate and multivariate levels, with Gaussian and non-Gaussian (including Student t) errors. The univariate tests studied extend existing exact procedures by allowing for unspecified parameters in the error distributions (e.g., the degrees of freedom in the case of the Student t distribution). The multivariate tests are based on properly standardized multivariate residuals to ensure invariance to MLR coefficients and error covariances. We consider tests for serial correlation, tests for multivariate GARCH and sign-type tests against general dependencies and asymmetries. The procedures proposed provide exact versions of those applied in Shanken (1990) which consist in combining univariate specification tests. Specifically, we combine tests across equations using the MC test procedure to avoid Bonferroni-type bounds. Since non-Gaussian based tests are not pivotal, we apply the “maximized MC” (MMC) test method [Dufour (2002)], where the MC p-value for the tested hypothesis (which depends on nuisance parameters) is maximized (with respect to these nuisance parameters) to control the test’s significance level. The tests proposed 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. Our empirical results reveal the following. Whereas univariate exact tests indicate significant serial correlation, asymmetries and GARCH in some equations, such effects are much less prevalent once error cross-equation covariances are accounted for. In addition, significant departures from the i.i.d. hypothesis are less evident once we allow for non-Gaussian errors.

Monte Carlo Tests with Nuisance Parameters: A General Approach to Finite-Sample Inference and Nonstandard Asymptotics

The technique of Monte Carlo (MC) tests [Dwass (1957), Barnard (1963)] provides an attractive method of building exact tests from statistics whose finite sample distribution is intractable but can be simulated (provided it does not involve nuisance parameters). We extend this method in two ways: first, by allowing for MC tests based on exchangeable possibly discrete test statistics; second, by generalizing the method to statistics whose null distributions involve nuisance parameters (maximized MC tests, MMC). Simplified asymptotically justified versions of the MMC method are also proposed and it is shown that they provide a simple way of improving standard asymptotics and dealing with nonstandard asymptotics (e.g., unit root asymptotics). Parametric bootstrap tests may be interpreted as a simplified version of the MMC method (without the general validity properties of the latter).

Finite-Sample Simulation-Based Inference in VAR Models with Applications to Order Selection and Causality Testing

Statistical tests in vector autoregressive (VAR) models are typically based on large-sample approximations, involving the use of asymptotic distributions or bootstrap techniques. After documenting that such methods can be very misleading even with fairly large samples, especially when the number of lags or the number of equations is not small, we propose a general simulation-based technique that allows one to control completely the level of tests in parametric VAR models. In particular, we show that maximized Monte Carlo tests [Dufour (2002)] can provide provably exact tests for such models, whether they are stationary or integrated. Applications to order selection and causality testing are considered as special cases. The technique developed is applied to quarterly and monthly VAR models of the U.S. economy, comprising income, money, interest rates and prices, over the period 1965-1996.

On Complexity of Lobbying in Multiple Referenda

In this paper we show that lobbying in conditions of “direct democracy” is virtually impossible, even in conditions of complete information about voters preferences, since it would require solving a very computationally hard problem. We use the apparatus of parametrized complexity for this purpose.

Pour une utilisation optimale des données personnelles à des fins de recherche : vers un réseau de ressources collectives

Thèse par articles. Articles (4) annexés à la thèse en fichiers complémentaires.

Étude des relations entre la résilience d'enseignantes et d’enseignants du primaire œuvrant en milieux défavorisés et la réflexion sur la pratique

Le contexte actuel de la profession enseignante au Québec est caractérisé par l’évolution manifeste qu’a connue l’enseignement depuis les dernières décennies, évolution marquée par une complexification de la tâche, accentuée par divers phénomènes sociaux. En dépit de l’épuisement professionnel et de l’attrition de certains, plusieurs enseignantes et enseignants relèvent le défi de l’enseignement en milieux difficiles et réussissent à se développer professionnellement. Ce phénomène s’apparente au concept de résilience. Parmi les facteurs personnels de protection qui favorisent la résilience, les habiletés et compétences professionnelles ont déjà été mises en évidence chez le personnel scolaire résilient. De son côté, la littérature sur le développement des compétences professionnelles valorise l’importance de la réflexion sur la pratique comme vecteur privilégié de ce processus. Dans cette perspective, la question de recherche posée est à savoir si des relations peuvent être établies entre la résilience et la réflexion sur la pratique en enseignement. Ainsi, suivant la conceptualisation de G.E. Richardson (2002), nous avons tenté d’explorer les relations entre la résilience et la réflexion du personnel enseignant, telle que conceptualisée par Korthagen (1985, 2004), à l’aide de stratégies mixtes de collecte et d’analyse des données. Nous avons d’abord opérationnalisé les deux concepts par des indices provenant de plusieurs instruments: questionnaire sur la qualité de vie au travail, journal d’autoévaluation du stress, entretien semi-dirigé. Vingt-et-une enseignantes et deux enseignants de sept écoles primaires parmi les plus défavorisées de Montréal ont participé à l’étude. Près de 7000 unités de sens ont été codées dans les entretiens. Des analyses quantitatives et qualitatives ont permis de décrire l’adversité (stress) vécue par les participants, leur qualité de vie au travail et leurs compétences professionnelles (adaptation positive), de même que leurs facteurs de risque et de protection, individuels et environnementaux. Cette démarche a permis de dégager quatre profils généraux de résilience parmi les 23 participants: très résilient (2), résilient (9), peu résilient (8) et non résilient (2). Parallèlement, le processus et les contenus de la réflexion des participants ont été analysés à partir des modèles théoriques choisis. On remarque que la plupart des participants se centrent davantage sur la description des situations problématiques, plutôt que sur la recherche de solutions, et sur les contenus environnementaux, plutôt que personnels. L’analyse verticale de quatre cas représentatifs des profils de résilience a permis des comparaisons approfondies au plan de la réflexion. Ce sont les enseignantes situées aux extrêmes du continuum de résilience (la plus résiliente et la moins résiliente de l’échantillon) qui ont montré les distinctions les plus nettes. Notamment, il semblerait qu’une faible résilience soit liée à une centration accrue sur les problèmes plutôt que sur les solutions, ainsi que sur les contenus réflexifs environnementaux plutôt que personnels, et inversement. Enfin, malgré certaines limites méthodologiques et conceptuelles, cette étude révèle l’existence de liens empiriques entre la réflexion et la résilience d’enseignantes et d’enseignants œuvrant en milieux défavorisés. Elle ouvre également la voie à des pistes pour développer la résilience du personnel scolaire et propose des idées de recherches prospectives.

Analyse quantitative des cyanotoxines d'eau douce par LDTD-APCI-MS/MS

Avec la hausse mondiale de la fréquence des floraisons de cyanobactéries (CB), dont certaines produisent des cyanotoxines (CT), le développement d’une méthode de détection/quantification rapide d’un maximum de CT s’impose. Cette méthode permettrait de faire un suivi quotidien de la toxicité de plans d’eau contaminés par des CB et ainsi d’émettre rapidement des avis d’alerte appropriés afin de protéger la santé publique. Une nouvelle technologie utilisant la désorption thermique induite par diode laser (LDTD) couplée à l’ionisation chimique sous pression atmosphérique (APCI) et reliée à la spectrométrie de masse en tandem (MS/MS) a déjà fait ses preuves avec des temps d'analyse de l’ordre de quelques secondes. Les analytes sont désorbés par la LDTD, ionisés en phase gazeuse par APCI et détectés par la MS/MS. Il n’y a donc pas de séparation chromatographique, et la préparation de l’échantillon avant l’analyse est minimale selon la complexité de la matrice contenant les analytes. Parmi les quatre CT testées (microcystine-LR, cylindrospermopsine, saxitoxine et anatoxine-a (ANA-a)), seule l’ANA-a a généré une désorption significative nécessaire au développement d’une méthode analytique avec l’interface LDTD-APCI. La forte polarité ou le poids moléculaire élevé des autres CT empêche probablement leur désorption. L’optimisation des paramètres instrumentaux, tout en tenant compte de l’interférence isobarique de l’acide aminé phénylalanine (PHE) lors de la détection de l’ANA-a par MS/MS, a généré une limite de détection d’ANA-a de l’ordre de 1 ug/L. Celle-ci a été évaluée à partir d’une matrice apparentée à une matrice réelle, démontrant qu’il serait possible d’utiliser la LDTD pour effectuer le suivi de l’ANA-a dans les eaux naturelles selon les normes environnementales applicables (1 à 12 ug/L). Il a été possible d’éviter l’interférence isobarique de la PHE en raison de sa très faible désorption avec l’interface LDTD-APCI. En effet, il a été démontré qu’une concentration aussi élevée que 500 ug/L de PHE ne causait aucune interférence sur le signal de l’ANA-a.

Quantum nonlocality, cryptography and complexity

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Network pricing problems : complexity, polyhedral study and solution approaches

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal