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.

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.

Segmentation d’images intravasculaires ultrasonores

L'imagerie intravasculaire ultrasonore (IVUS) est une technologie médicale par cathéter qui produit des images de coupe des vaisseaux sanguins. Elle permet de quantifier et d'étudier la morphologie de plaques d'athérosclérose en plus de visualiser la structure des vaisseaux sanguins (lumière, intima, plaque, média et adventice) en trois dimensions. Depuis quelques années, cette méthode d'imagerie est devenue un outil de choix en recherche aussi bien qu'en clinique pour l'étude de la maladie athérosclérotique. L'imagerie IVUS est par contre affectée par des artéfacts associés aux caractéristiques des capteurs ultrasonores, par la présence de cônes d'ombre causés par les calcifications ou des artères collatérales, par des plaques dont le rendu est hétérogène ou par le chatoiement ultrasonore (speckle) sanguin. L'analyse automatisée de séquences IVUS de grande taille représente donc un défi important. Une méthode de segmentation en trois dimensions (3D) basée sur l'algorithme du fast-marching à interfaces multiples est présentée. La segmentation utilise des attributs des régions et contours des images IVUS. En effet, une nouvelle fonction de vitesse de propagation des interfaces combinant les fonctions de densité de probabilité des tons de gris des composants de la paroi vasculaire et le gradient des intensités est proposée. La segmentation est grandement automatisée puisque la lumière du vaisseau est détectée de façon entièrement automatique. Dans une procédure d'initialisation originale, un minimum d'interactions est nécessaire lorsque les contours initiaux de la paroi externe du vaisseau calculés automatiquement sont proposés à l'utilisateur pour acceptation ou correction sur un nombre limité d'images de coupe longitudinale. La segmentation a été validée à l'aide de séquences IVUS in vivo provenant d'artères fémorales provenant de différents sous-groupes d'acquisitions, c'est-à-dire pré-angioplastie par ballon, post-intervention et à un examen de contrôle 1 an suivant l'intervention. Les résultats ont été comparés avec des contours étalons tracés manuellement par différents experts en analyse d'images IVUS. Les contours de la lumière et de la paroi externe du vaisseau détectés selon la méthode du fast-marching sont en accord avec les tracés manuels des experts puisque les mesures d'aire sont similaires et les différences point-à-point entre les contours sont faibles. De plus, la segmentation par fast-marching 3D s'est effectuée en un temps grandement réduit comparativement à l'analyse manuelle. Il s'agit de la première étude rapportée dans la littérature qui évalue la performance de la segmentation sur différents types d'acquisition IVUS. En conclusion, la segmentation par fast-marching combinant les informations des distributions de tons de gris et du gradient des intensités des images est précise et efficace pour l'analyse de séquences IVUS de grandes tailles. Un outil de segmentation robuste pourrait devenir largement répandu pour la tâche ardue et fastidieuse qu'est l'analyse de ce type d'images.

Nuevas direcciones metodológicas desde una visión cognitiva y neurocomputacional en la exploración del reconocimiento facial de la emoción en el Síndrome de Down.

Tesis (Doctorado en Filosofía con Especialidad en Psicología) UANL, 2010.

Analyse d’implantation d’un système de gestion intégrée en environnement et en santé et sécurité du travail

Les systèmes de gestion intégrée en environnement et en santé et sécurité du travail (SGI) sont un nouveau paradigme de gestion dans les organisations modernes. Ces systèmes sont construits à partir des normes ISO 14001 et d’OHSAS 18001, basées sur la prévention des risques et le principe de précaution. La littérature sur les SGI témoigne d’un marasme conceptuel prédominant depuis plus de 10 ans; elle insiste sur l’urgence d’un consensus taxinomique et conceptuel afin de définir les systèmes de gestion intégrée et de différencier le mécanisme d’intégration de celui de l’implantation. Cette lacune conceptuelle enlise les connaissances dans un fossé épistémologique, retardant ainsi le débat dans ce nouveau champ d’études. Les rares connaissances dont nous disposons dans ce domaine proviennent de quelques études théoriques et de six études empiriques, toutes préoccupées par la compatibilité des multiples systèmes et des avantages économiques de leur intégration. Les évidences engendrées par ces études sont insuffisantes pour appréhender la dynamique du nouveau paradigme dont les effets demeurent peu connus. Cette situation révèle l’urgence d’agir dans un contexte où l’utilisation des SGI se multiplie, et où leur tendance à minimiser l’importance des risques devient de plus en plus préoccupante. Aucune étude ne s’est encore penchée sur l’implantation d’un SGI en environnement et en santé et sécurité du travail construit uniquement à partir des normes ISO 14001 et d’OHSAS 18001. Cette connaissance est importante pour expliquer les effets de tels systèmes. C’est dans cette perspective que nous avons réalisé cette première étude empirique d’un SGI selon les normes ISO 14001 et d’OHSAS 18001. Nos questions de recherche portent sur le mode, le degré d’implantation, les effets du SGI, ainsi que sur les facteurs contextuels qui interviennent pour expliquer les variations dans le degré d’implantation et les effets du SGI. Il s’agit d’une recherche à prélèvement qualitatif qui repose sur un devis d’étude de cas, avec des niveaux d’analyse imbriqués, et comportant une double visée descriptive et explicative. Notre échantillon, de type raisonné, regroupait trente-cinq intervenants provenant de différentes instances hiérarchiques ; il incluait également des représentants syndicaux. Notre échantillon était composé de 7 usines, accréditées aux normes ISO 14001, OHSAS 18001, et dispersées dans différentes villes du Québec. Ces usines différaient tant par leur technologie, leur âge, leur taille, et leurs types de production. Nos données ont été recueillies en 2004; elles sont basées sur des entrevues semi dirigées, sur des observations directes lors de la visite des lieux; elles s’appuient aussi sur des consultations de documents internes et sur des outils électroniques implantés. La transcription des entrevues effectuée, le contenu des discours a été catégorisé selon les cinq dimensions du SGI: engagement, planification, mise en opération, contrôle et revue de la direction. Une condensation horizontale avait précédé l’analyse de chaque cas et l’analyse transversale des cas selon une approche à la fois inductive et déductive. Les résultats de notre recherche ont révélé deux modes d’implantation : le mode d’enrichissement et le mode de fusion. Ces modes dépendaient de la nature des structures fonctionnelles en place. La visée d’amélioration continue à la base du SGI n’avait pas réussi à concilier les approches traditionnelles bottom up et top down qui ont dominé cette implantation; son mécanisme était guidé par 4 types de stratégies : l’économie des ressources, le contrôle des forces d’influences, la stratégie des fruits faciles à cueillir et la stratégie à petits pas. Pour analyser le degré d’implantation, nous avons tenu compte de l’effort de structuration du SGI et de la force d’utilisation des processus implantés à chacune des cinq dimensions du SGI. Les résultats de notre recherche révèlent une variabilité certaine du degré d’implantation entre les usines d’une part, et entre les processus associés aux cinq dimensions du SGI d’autre part. L’analyse des discours a permis de produire cinq hypothèses qui soutiennent l’effort de structuration et la force d’utilisation du SGI: (i) l’hypothèse de la force de cohésion, (ii) l’hypothèse de la spécificité du processus, (iii) l’hypothèse de la portée du processus, (iv) l’hypothèse de la capacité organisationnelle, (v) l’hypothèse de l’acceptation du changement. L’implantation du SGI était soumise à l’influence de multiples facteurs; ils étaient de nature politique, structurelle et organisationnelle. Ces facteurs avaient agi sur le processus d’implantation en amorçant une cascade d’interactions au cours desquelles leurs forces d’influences se renforçaient, se neutralisaient ou s’additionnaient pour affecter le degré d’implantation. Les facteurs facilitant touchaient surtout l’effort de structuration ; ils incluaient : l’expérience des systèmes de gestion, l’implication de la direction, celle du syndicat ou du CSS, la structure organisationnelle, le niveau d’éducation, l’âge et la taille de l’usine. Quant aux facteurs contraignants, ils agissaient sur la force d’utilisation ; ils incluaient : la lourdeur procédurale, le manque de temps, le manque de formation, le manque de ressources, la culture organisationnelle, la structure organisationnelle, le fossé intergénérationnel, l’absence du syndicat et l’âge de l’usine. Trois effets proximaux escomptés par l’entreprise ont été observés. (i) La rigueur de la gestion était associée à l’application des exigences du SGI; elle touchait la gouvernance en environnement et en santé et sécurité du travail, les mécanismes de gestion et les procédés de production. (ii) La standardisation était reliée au mode d’implantation du SGI; elle concernait les pratiques, les outils, les méthodes de travail et l’organisation des ressources. (iii) La rupture des silos est un effet relié au mode d’implantation du SGI; elle touchait les structures départementales, les frontières professionnelles, les relations et climat de travail. Ces effets proximaux avaient provoqué plusieurs effets émergents, plus distaux: une augmentation du pouvoir de contrôle syndical, un renforcement de la légitimité des recommandations soumises par les spécialistes professionnels, la création de réseaux inter organisationnels et le transfert du savoir. L’implantation du SGI avait transformé la gouvernance et les pratiques en environnement et en santé et sécurité du travail dans les sept usines. Toutefois, elle ne semblait pas garantir l’immunité du processus de gestion des risques à l’environnement ni à la santé et sécurité du travail. Sa capacité à diluer les risques devait retenir l’attention des politiques de santé publiques et des programmes de prévention des risques à l’environnement et à la santé et sécurité du travail. L’amélioration de la gestion des risques demeurait un effet attendu non observé et soumis à des facteurs contextuels qui pourraient l’empêcher de se concrétiser. À cet égard, le transfert du savoir, renforcé par l’émergence des réseaux inter organisationnels, semblait offrir une avenue beaucoup plus prometteuse et accessible. C’est l’une des contributions de cette recherche. Elle a aussi (i) proposé une typologie des modes d’implantation et des effets du SGI (ii) préconisé une méthode détaillée d’une meilleure appréciation du degré d’implantation (iii) précisé le rôle des facteurs contextuels dans l’explication des variations du degré d’implantation et dans la production des effets, (iv) proposé des hypothèses sur la structuration et l’utilisation du SGI (v) offert une perspective plurielle et approfondie de la dynamique de l’implantation du SGI grâce à la variété de l’échantillon des répondants et des usines. Il s’agit de la première étude de terrain dans le domaine. À notre connaissance, aucune autre étude n’a eu de tels résultats. Mots Clés : ISO 14001, OHSAS 18001, gestion intégrée, environnement, santé et sécurité du travail, risques environnementaux, risques en santé et sécurité du travail, analyse d’implantation, degré d’implantation, SGI, transfert du savoir.

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

Timing verification in transaction modeling

Les systèmes Matériels/Logiciels deviennent indispensables dans tous les aspects de la vie quotidienne. La présence croissante de ces systèmes dans les différents produits et services incite à trouver des méthodes pour les développer efficacement. Mais une conception efficace de ces systèmes est limitée par plusieurs facteurs, certains d'entre eux sont: la complexité croissante des applications, une augmentation de la densité d'intégration, la nature hétérogène des produits et services, la diminution de temps d’accès au marché. Une modélisation transactionnelle (TLM) est considérée comme un paradigme prometteur permettant de gérer la complexité de conception et fournissant des moyens d’exploration et de validation d'alternatives de conception à des niveaux d’abstraction élevés. Cette recherche propose une méthodologie d’expression de temps dans TLM basée sur une analyse de contraintes temporelles. Nous proposons d'utiliser une combinaison de deux paradigmes de développement pour accélérer la conception: le TLM d'une part et une méthodologie d’expression de temps entre différentes transactions d’autre part. Cette synergie nous permet de combiner dans un seul environnement des méthodes de simulation performantes et des méthodes analytiques formelles. Nous avons proposé un nouvel algorithme de vérification temporelle basé sur la procédure de linéarisation des contraintes de type min/max et une technique d'optimisation afin d'améliorer l'efficacité de l'algorithme. Nous avons complété la description mathématique de tous les types de contraintes présentées dans la littérature. Nous avons développé des méthodes d'exploration et raffinement de système de communication qui nous a permis d'utiliser les algorithmes de vérification temporelle à différents niveaux TLM. Comme il existe plusieurs définitions du TLM, dans le cadre de notre recherche, nous avons défini une méthodologie de spécification et simulation pour des systèmes Matériel/Logiciel basée sur le paradigme de TLM. Dans cette méthodologie plusieurs concepts de modélisation peuvent être considérés séparément. Basée sur l'utilisation des technologies modernes de génie logiciel telles que XML, XSLT, XSD, la programmation orientée objet et plusieurs autres fournies par l’environnement .Net, la méthodologie proposée présente une approche qui rend possible une réutilisation des modèles intermédiaires afin de faire face à la contrainte de temps d’accès au marché. Elle fournit une approche générale dans la modélisation du système qui sépare les différents aspects de conception tels que des modèles de calculs utilisés pour décrire le système à des niveaux d’abstraction multiples. En conséquence, dans le modèle du système nous pouvons clairement identifier la fonctionnalité du système sans les détails reliés aux plateformes de développement et ceci mènera à améliorer la "portabilité" du modèle d'application.

Implications d'AXIN2 et de l'instabilité microsatellite dans le développement des tumeurs du cortex-surrénalien

Les lésions tumorales cortico-surrénaliennes sont majoritairement des adénomes bénins et très rarement des carcinomes. Les altérations génétiques impliquées dans le développement des tumeurs cortico-surrénaliennes sporadiques, plus particulièrement au stade malin, demeurent à ce jour très peu connues. Lors de travaux récents menant à l’identification d’altérations génétiques de β-CATÉNINE nous avons constaté que plusieurs tumeurs présentaient une accumulation nucléo/cytoplasmique de la protéine β-CATÉNINE sans toutefois contenir de mutations pour ce gène. Nous avons donc émis l’hypothèse que, comme pour d’autres types de cancers, d’autres composants de la voie de signalisation Wnt/β-CATÉNINE, tel qu’AXIN2, pourrait être impliqués dans le développement des tumeurs du cortex surrénalien. De plus, plusieurs aberrations dans l’expression d’AXIN2 et de β-CATÉNINE sont associées à des tumeurs présentant de l’instabilité microsatellite dans d’autres types de cancer, notamment le cancer gastrique et colorectal. Nous avons donc étudié une cohorte de 30 adénomes, 6 carcinomes, 5 AIMAH, 3 hyperplasies ACTH-dépendante et 5 PPNAD ainsi que les lignées cellulaires de carcinomes cortico-surrénaliens humains H295R et SW13. Une étude préliminaire du statut MSI a également été réalisée sur 10 tumeurs contenant une mutation pour AXIN2 et/ou β-CATÉNINE. Nous avons trouvé des mutations d’AXIN2 dans 7% des adénomes (2/30) et 17% des carcinomes (1/6) cortico-surrénaliens. L’analyse fonctionnelle des mutations par immunohistochimie, analyse western blot et analyse de RT-PCR en temps réel a révélé une diminution de l’expression d’AXIN2 associée à cette mutation. L’analyse préliminaire MSI a démontré 1 échantillon AIMAH MSI-H, c’est-à-dire instable pour le locus BAT-25 et BAT-26 et 3 autres adénomes sécrétant de l’aldostérone instables seulement pour le locus BAT-26. Ainsi, ces travaux permirent d’identifier une nouvelle altération génétique associée au développement des tumeurs du cortex surrénalien en plus de rapporter pour la première fois la présence de MSI-H dans ce type de tumeurs.