Exogeneity, weak identification and instrument selection in econometrics

La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.

Asymmetries in Business Cycles

Esta disertación busca estudiar los mecanismos de transmisión que vinculan el comportamiento de agentes y firmas con las asimetrías presentes en los ciclos económicos. Para lograr esto, se construyeron tres modelos DSGE. El en primer capítulo, el supuesto de función cuadrática simétrica de ajuste de la inversión fue removido, y el modelo canónico RBC fue reformulado suponiendo que des-invertir es más costoso que invertir una unidad de capital físico. En el segundo capítulo, la contribución más importante de esta disertación es presentada: la construcción de una función de utilidad general que anida aversión a la pérdida, aversión al riesgo y formación de hábitos, por medio de una función de transición suave. La razón para hacerlo así es el hecho de que los individuos son aversos a la pérdidad en recesiones, y son aversos al riesgo en auges. En el tercer capítulo, las asimetrías en los ciclos económicos son analizadas junto con ajuste asimétrico en precios y salarios en un contexto neokeynesiano, con el fin de encontrar una explicación teórica de la bien documentada asimetría presente en la Curva de Phillips.

Life cycle analysis of UK coal fired power plants

This paper examines the life cycle GHG emissions from existing UK pulverized coal power plants. The life cycle of the electricity Generation plant includes construction, operation and decommissioning. The operation phase is extended to upstream and downstream processes. Upstream processes include the mining and transport of coal including methane leakage and the production and transport of limestone and ammonia, which are necessary for flue gas clean up. Downstream processes, on the other hand, include waste disposal and the recovery of land used for surface mining. The methodology used is material based process analysis that allows calculation of the total emissions for each process involved. A simple model for predicting the energy and material requirements of the power plant is developed. Preliminary calculations reveal that for a typical UK coal fired plant, the life cycle emissions amount to 990 g CO2-e/kWh of electricity generated, which compares well with previous UK studies. The majority of these emissions result from direct fuel combustion (882 g/kWh 89%) with methane leakage from mining operations accounting for 60% of indirect emissions. In total, mining operations (including methane leakage) account for 67.4% of indirect emissions, while limestone and other material production and transport account for 31.5%. The methodology developed is also applied to a typical IGCC power plant. It is found that IGCC life cycle emissions are 15% less than those from PC power plants. Furthermore, upon investigating the influence of power plant parameters on life cycle emissions, it is determined that, while the effect of changing the load factor is negligible, increasing efficiency from 35% to 38% can reduce emissions by 7.6%. The current study is funded by the UK National Environment Research Council (NERC) and is undertaken as part of the UK Carbon Capture and Storage Consortium (UKCCSC). Future work will investigate the life cycle emissions from other power generation technologies with and without carbon capture and storage. The current paper reveals that it might be possible that, when CCS is employed. the emissions during generation decrease to a level where the emissions from upstream processes (i.e. coal production and transport) become dominant, and so, the life cycle efficiency of the CCS system can be significantly reduced. The location of coal, coal composition and mining method are important in determining the overall impacts. In addition to studying the net emissions from CCS systems, future work will also investigate the feasibility and technoeconomics of these systems as a means of carbon abatement.

Life cycle GHG assessment of fossil fuel power plants with carbon capture and storage

The evaluation of life cycle greenhouse gas emissions from power generation with carbon capture and storage (CCS) is a critical factor in energy and policy analysis. The current paper examines life cycle emissions from three types of fossil-fuel-based power plants, namely supercritical pulverized coal (super-PC), natural gas combined cycle (NGCC) and integrated gasification combined cycle (IGCC), with and without CCS. Results show that, for a 90% CO2 capture efficiency, life cycle GHG emissions are reduced by 75-84% depending on what technology is used. With GHG emissions less than 170 g/kWh, IGCC technology is found to be favorable to NGCC with CCS. Sensitivity analysis reveals that, for coal power plants, varying the CO2 capture efficiency and the coal transport distance has a more pronounced effect on life cycle GHG emissions than changing the length of CO2 transport pipeline. Finally, it is concluded from the current study that while the global warming potential is reduced when MEA-based CO2 capture is employed, the increase in other air pollutants such as NOx and NH3 leads to higher eutrophication and acidification potentials.

Entropy versus APE production: on the buoyancy power input in the oceans energy cycle

This letter argues that the current controversy about whether Wbuoyancy, the power input due to the surface buoyancy fluxes, is large or small in the oceans stems from two distinct and incompatible views on how Wbuoyancy relates to the volume-integrated work of expansion/contraction B. The current prevailing view is that Wbuoyancy should be identified with the net value of B, which current theories estimate to be small. The alternative view, defended here, is that only the positive part of B, i.e., the one converting internal energy into mechanical energy, should enter the definition of Wbuoyancy, since the negative part of B is associated with the non-viscous dissipation of mechanical energy. Two indirect methods suggest that by contrast, the positive part of B is potentially large.

Optimising the FAMOUS climate model: inclusion of global carbon cycling

FAMOUS fills an important role in the hierarchy of climate models, both explicitly resolving atmospheric and oceanic dynamics yet being sufficiently computationally efficient that either very long simulations or large ensembles are possible. An improved set of carbon cycle parameters for this model has been found using a perturbed physics ensemble technique. This is an important step towards building the "Earth System" modelling capability of FAMOUS, which is a reduced resolution, and hence faster running, version of the Hadley Centre Climate model, HadCM3. Two separate 100 member perturbed parameter ensembles were performed; one for the land surface and one for the ocean. The land surface scheme was tested against present-day and past representations of vegetation and the ocean ensemble was tested against observations of nitrate. An advantage of using a relatively fast climate model is that a large number of simulations can be run and hence the model parameter space (a large source of climate model uncertainty) can be more thoroughly sampled. This has the associated benefit of being able to assess the sensitivity of model results to changes in each parameter. The climatologies of surface and tropospheric air temperature and precipitation are improved relative to previous versions of FAMOUS. The improved representation of upper atmosphere temperatures is driven by improved ozone concentrations near the tropopause and better upper level winds.

Reliability of performance in repeated sprint cycling tests

We have estimated the reliability of performance in a commonly employed exercise test consisting of repeated sprints on a cycle ergometer. Eight recreationally active young men completed a practice trial and three more trials at 3- to 6-day intervals. Each trial consisted of two bouts of 30-s maximal-effort cycling on an electromagnetically braked cycle ergometer; the bouts were separated by 4 min of rest. The typical (standard) errors of measurement for peak and mean power between trials 2 to 4 were 2.5 and 1.7% respectively for the first bout and 1.9 and 1.8% for the second bout. These errors are substantially less than those in previous reliability studies of single 30-s sprint tests, probably because of differences in quality of ergometer. The typical errors for the difference between bouts (i.e., fatigue) for peak power and mean power were 3.0 and 2.5%, respectively. Typical errors for the average of the two bouts were 1.6 and 1.2% for peak and mean power respectively, which are small enough to give adequate precision for moderate treatment effects in studies with modest sample sizes.

The influence of pacing during 6-minute supra-maximal cycle ergometer performance

The aim of this study was to evaluate the influence of pacing on performance, oxygen uptake (V̇O₂), oxygen deficit and blood lactate accumulation during a 6-minute cycle ergometer test. Six recreational cyclists completed three 6-minute cycling tests using fast-start, even-pacing and slow-fast pacing conditions. Cycle ergometer performance was measured as the mean power output produced for each cycling test. Energy system contribution during each cycling trial was estimated using a modified accumulated oxygen deficit (AOD) method. Blood lactate concentration was analysed from blood sampled using a catheter in a forearm vein prior to exercise, at 2 minutes, 4 minutes and 6 minutes during exercise, and at 2 minutes, 5 minutes and 10 minutes post-exercise. There was no significant difference between the pacing conditions for mean power output (P=0.09), peak V̇O₂ (P=0.92), total V̇O₂ (P=0.76), AOD (P=0.91), the time-course of V̇O₂ (P=0.22) or blood lactate accumulation (P=0.07). There was, however, a significant difference between the three pacing conditions in the oxygen deficit measured over time (P=0.02). These changes in the time-course of oxygen deficit during cycling trials did not, however, significantly affect the mean power output produced by each pacing condition.

Effect of posture on high-intensity constant-load cycling performance in men and women

The time sustained during a graded cycle exercise is ~10% longer in an upright compared with a supine posture. However, during constant-load cycling this effect is unknown. Therefore, we tested the postural effect on the performance of high-intensity constant-load cycling. Twenty-two active subjects (11 men, 11 women) performed two graded tests (one upright, one supine), and of those 22, 10 subjects (5 men, 5 women) performed three high-intensity constant-load tests (one upright, two supine). To test the postural effect on performance at the same absolute intensity, during the upright and one of the supine constant-load tests subjects cycled at 80% of the peak power output achieved during the upright graded test. To test the postural effect on performance at the same relative intensities, during the second supine test subjects cycled at 80% of the peak power output achieved during the supine graded test. Exercise time on the graded and absolute intensity constant-load tests for all subjects was greater (P<0.05) in the upright compared with supine posture (17.9±3.5 vs. 16.1±3.1 min for graded; 13.2±8.7 vs. 5.2±1.9 min for constant-load). This postural effect at the same absolute intensity was larger in men (19.4±8.5 upright vs. 6.6±1.6 supine, P<0.001) than women (7.1±2 upright vs. 3.9±1.4 supine, P>0.05) and it was correlated (P<0.05) with both the difference in VO₂ between positions during the first minute of exercise (r=0.67) and the height of the subjects (r=0.72). In conclusion, there is a very large postural effect on performance during constant-load cycling exercise and this effect is significantly larger in men than women.

Change in running kinematics after cycling are related to alterations in running economy in triathletes

Emerging evidence suggests that cycling may influence neuromuscular control during subsequent running but the relationship between altered neuromuscular control and run performance in triathletes is not well understood. The aim of this study was to determine if a 45 min high-intensity cycle influences lower limb movement and muscle recruitment during running and whether changes in limb movement or muscle recruitment are associated with changes in running economy (RE) after cycling. RE, muscle activity (surface electromyography) and limb movement (sagittal plane kinematics) were compared between a control run (no preceding cycle) and a run performed after a 45 min high-intensity cycle in 15 moderately trained triathletes. Muscle recruitment and kinematics during running after cycling were altered in 7 of 15 (46%) triathletes. Changes in kinematics at the knee and ankle were significantly associated with the change in VO₂ after cycling (p < 0.05). The change in ankle angle at foot contact alone explained 67.1% of the variance in VO₂. These findings suggest that cycling does influence limb movement and muscle recruitment in some triathletes and that changes in kinematics, especially at the ankle, are closely related to alterations in running economy after cycling.

Textural fractography of fatigue failures under variable cycle loading

A new concept of counting time at fatigue processes is proposed, aimed to reach fractographic compatibility in cases of different loading sequences. Values of cycle effectivity are summarized to give the new reference time. The improvement is shown in application - textural fractography of three specimens loaded by constant cycle, constant cycle with periodic overloading, and a random block, respectively. In contrast to the conventional crack growth rate, the reference crack growth rate is related to common morphologic features of all fracture surfaces.

The effect of environmental conditions on performance in timed cycling events

Air temperature, pressure and humidity are environmental factors that affect air density and therefore the relationship between a cyclist’s power output and their velocity. These environmental factors are changeable and are routinely quite different at elite cycling competitions conducted around the world, which means that they have a variable effect on performance in timed events. The present work describes a method of calculating the effect of these environmental factors on timed cycling events and illustrates the magnitude and significance of these effects in a case study. Formulas are provided to allow the calculation of the effect of environmental conditions on performance in a time trial cycling event. The effect of environmental factors on time trial performance can be in the order of 1.5%, which is significant given that the margins between ranked performances is often less than this. Environmental factors may enhance or hinder performance depending upon the conditions and the comparison conditions. To permit the fair comparison of performances conducted in different environmental conditions, it is recommended that performance times are corrected to the time that would be achieved in standard environmental conditions, such as 20 oC, 760 mmHg (1013.25 hPa) and 50% RH.

Modeling intermittent cycling performance in hypoxia using the critical power concept

PURPOSE: This study investigated the efficacy of an intermittent critical power model, termed the "work-balance" (W'BAL) model, during high-intensity exercise in hypoxia. METHODS: Eleven trained, male cyclists (mean ± SD; age 27 ± 6.6 yr, V[Combining Dot Above]O2peak 4.79 ± 0.56 L.min) completed a maximal ramp test and a 3 min "all-out" test to determine critical power (CP) and work performed above CP (W'). On another day an intermittent exercise test to task failure was performed. All procedures were performed in normoxia (NORM) and hypoxia (HYPO; FiO2 ≈ 0.155) in a single-blind, randomized and counter-balanced experimental design. The W'BAL model was used to calculate the minimum W' (W'BALmin) achieved during the intermittent test. W'BALmin in HYPO was also calculated using CP + W' derived in NORM (N+H). RESULTS: In HYPO there was an 18% decrease in V[Combining Dot Above]O2peak (4.79 ± 0.56 vs 3.93 ± 0.47 L.min ; P<0.001) and a 9% decrease in CP (347 ± 45 vs 316 ± 46 W; P<0.001). No significant change for W' occurred (13.4 ± 3.9 vs 13.7 ± 4.9 kJ; P=0.69; NORM vs HYPO). The change in V[Combining Dot Above]O2peak was significantly correlated with the change in CP (r = 0.72; P=0.01). There was no difference between NORM and HYPO for W'BALmin (1.1 ± 0.9 kJ vs 1.2 ± 0.6 kJ). The N+H analysis grossly overestimated W'BALmin (7.8 ± 3.4 kJ) compared with HYPO (P<0.001). CONCLUSION: The W'BAL model produced similar results in hypoxia and normoxia, but only when model parameters were determined under the same environmental conditions as the performance task. Application of the W'BAL model at altitude requires a modification of the model, or that CP and W' are measured at altitude.