Simulation-Based Finite and Large Sample Tests in Multivariate Regressions.

In the context of multivariate linear regression (MLR) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. In this paper, we propose a general method for constructing exact tests of possibly nonlinear hypotheses on the coefficients of MLR systems. For the case of uniform linear hypotheses, we present exact distributional invariance results concerning several standard test criteria. These include Wilks' likelihood ratio (LR) criterion as well as trace and maximum root criteria. The normality assumption is not necessary for most of the results to hold. Implications for inference are two-fold. First, invariance to nuisance parameters entails that the technique of Monte Carlo tests can be applied on all these statistics to obtain exact tests of uniform linear hypotheses. Second, the invariance property of the latter statistic is exploited to derive general nuisance-parameter-free bounds on the distribution of the LR statistic for arbitrary hypotheses. Even though it may be difficult to compute these bounds analytically, they can easily be simulated, hence yielding exact bounds Monte Carlo tests. Illustrative simulation experiments show that the bounds are sufficiently tight to provide conclusive results with a high probability. Our findings illustrate the value of the bounds as a tool to be used in conjunction with more traditional simulation-based test methods (e.g., the parametric bootstrap) which may be applied when the bounds are not conclusive.

Aggregations and Marginalization of GARCH and Stochastic Volatility Models

The GARCH and Stochastic Volatility paradigms are often brought into conflict as two competitive views of the appropriate conditional variance concept : conditional variance given past values of the same series or conditional variance given a larger past information (including possibly unobservable state variables). The main thesis of this paper is that, since in general the econometrician has no idea about something like a structural level of disaggregation, a well-written volatility model should be specified in such a way that one is always allowed to reduce the information set without invalidating the model. To this respect, the debate between observable past information (in the GARCH spirit) versus unobservable conditioning information (in the state-space spirit) is irrelevant. In this paper, we stress a square-root autoregressive stochastic volatility (SR-SARV) model which remains true to the GARCH paradigm of ARMA dynamics for squared innovations but weakens the GARCH structure in order to obtain required robustness properties with respect to various kinds of aggregation. It is shown that the lack of robustness of the usual GARCH setting is due to two very restrictive assumptions : perfect linear correlation between squared innovations and conditional variance on the one hand and linear relationship between the conditional variance of the future conditional variance and the squared conditional variance on the other hand. By relaxing these assumptions, thanks to a state-space setting, we obtain aggregation results without renouncing to the conditional variance concept (and related leverage effects), as it is the case for the recently suggested weak GARCH model which gets aggregation results by replacing conditional expectations by linear projections on symmetric past innovations. Moreover, unlike the weak GARCH literature, we are able to define multivariate models, including higher order dynamics and risk premiums (in the spirit of GARCH (p,p) and GARCH in mean) and to derive conditional moment restrictions well suited for statistical inference. Finally, we are able to characterize the exact relationships between our SR-SARV models (including higher order dynamics, leverage effect and in-mean effect), usual GARCH models and continuous time stochastic volatility models, so that previous results about aggregation of weak GARCH and continuous time GARCH modeling can be recovered in our framework.

Sur l'estimation du rapport de deux paramètres d'intensité poissonniens et l'estimation par fonctions de masse prédictives

Ce mémoire est consacré à l'étude du modèle statistique bivarié duquel sont issues deux variables aléatoires conditionnellement indépendantes de loi de Poisson, dont les taux ne sont pas nécessairement égaux. Tout au long de ce mémoire, l'emphase est mise sur le développement d'un cadre bayésien au problème d'estimation paramétrique pour un tel modèle. Deux thèmes principaux y sont abordés : l'inférence statistique du rapport des deux paramètres d'intensité poissonniens et les densités prédictives. Ces problèmes surviennent notamment dans le contexte d'estimation de l'efficacité d'un vaccin développé par Laurent (Laurent, 2012) de même que Laurent et Legrand (Laurent et Legrand, 2012), ou encore, par celui d'estimation de l'efficacité d'un traitement contre le cancer par Lindley (Lindley, 2002). Alors que, dans ces articles, aucune contrainte paramétrique n'est imposée sur le rapport des deux taux poissonniens, une partie du mémoire abordera également ces thèmes lorsqu'il y a une contrainte restreignant le domaine du rapport sur l'intervalle $[0,1]$. Il sera alors possible d'établir des liens avec un article sur les files d'attente d'Armero et Bayarri (Armero et Bayarri, 1994).

Une méthode d'inférence bayésienne pour les modèles espace-état affines faiblement identifiés appliquée à une stratégie d'arbitrage statistique de la dynamique de la structure à terme des taux d'intérêt

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

Analyse statistique de la pauvreté et des inégalités

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

Inférence topologique

Les données provenant de l'échantillonnage fin d'un processus continu (champ aléatoire) peuvent être représentées sous forme d'images. Un test statistique permettant de détecter une différence entre deux images peut être vu comme un ensemble de tests où chaque pixel est comparé au pixel correspondant de l'autre image. On utilise alors une méthode de contrôle de l'erreur de type I au niveau de l'ensemble de tests, comme la correction de Bonferroni ou le contrôle du taux de faux-positifs (FDR). Des méthodes d'analyse de données ont été développées en imagerie médicale, principalement par Keith Worsley, utilisant la géométrie des champs aléatoires afin de construire un test statistique global sur une image entière. Il s'agit d'utiliser l'espérance de la caractéristique d'Euler de l'ensemble d'excursion du champ aléatoire sous-jacent à l'échantillon au-delà d'un seuil donné, pour déterminer la probabilité que le champ aléatoire dépasse ce même seuil sous l'hypothèse nulle (inférence topologique). Nous exposons quelques notions portant sur les champs aléatoires, en particulier l'isotropie (la fonction de covariance entre deux points du champ dépend seulement de la distance qui les sépare). Nous discutons de deux méthodes pour l'analyse des champs anisotropes. La première consiste à déformer le champ puis à utiliser les volumes intrinsèques et les compacités de la caractéristique d'Euler. La seconde utilise plutôt les courbures de Lipschitz-Killing. Nous faisons ensuite une étude de niveau et de puissance de l'inférence topologique en comparaison avec la correction de Bonferroni. Finalement, nous utilisons l'inférence topologique pour décrire l'évolution du changement climatique sur le territoire du Québec entre 1991 et 2100, en utilisant des données de température simulées et publiées par l'Équipe Simulations climatiques d'Ouranos selon le modèle régional canadien du climat.

Statistique des coûts et des prestations

On connaît le manque de données permettant de s'assurer que les prestations prises en charge par la LAMal sont adéquates, efficaces et économiques. L'Office fédéral de la santé publique (OFSP) a décidé de proposer et faire valider quelques nouveaux indicateurs. Le but du présent article est de présenter les projets qui vont être mis en oeuvre entre l'été 2008 et 2011. [Intertitres] Identification des maladies. Episodes ambulatoires. Mesure de l'impact des soins sur l'état de santé. Prévention. Etablissement de profils de pratique médicaux. Hospitalisations potentiellement évitables. Calendrier et coût des projets.

Qualité des données fournies par la statistique médicale VESKA: le cas de la fracture du fémur proximal. [Quality of data provided by VESKA medical statistics: the case of the fractured proximal femur].

Within the framework of a retrospective study of the incidence of hip fractures in the canton of Vaud (Switzerland), all cases of hip fracture occurring among the resident population in 1986 and treated in the hospitals of the canton were identified from among five different information sources. Relevant data were then extracted from the medical records. At least two sources of information were used to identify cases in each hospital, among them the statistics of the Swiss Hospital Association (VESKA). These statistics were available for 9 of the 18 hospitals in the canton that participated in the study. The number of cases identified from the VESKA statistics was compared to the total number of cases for each hospital. For the 9 hospitals the number of cases in the VESKA statistics was 407, whereas, after having excluded diagnoses that were actually "status after fracture" and double entries, the total for these hospitals was 392, that is 4% less than the VESKA statistics indicate. It is concluded that the VESKA statistics provide a good approximation of the actual number of cases treated in these hospitals, with a tendency to overestimate this number. In order to use these statistics for calculating incidence figures, however, it is imperative that a greater proportion of all hospitals (50% presently in the canton, 35% nationwide) participate in these statistics.

Survie en cas de cancer dans le canton de Vaud : rapport statistique descriptif : cas incidents 1974-1980

On présente les résultats de survie pour 22 localisations choisies. Les collectifs étudiés comprennent environ 80% de l'ensemble des cas nouveaux (incidents) recensés par le Registre vaudois des tumeurs entre 1974 et 1980 dans le canton de Vaud. Chaque type ou groupe de tumeurs est décrit en fonction du sexe, de l'âge, du type histologique et de l'expérience de survie globale brute ou corrigée jusqu'à cinq ans. De plus, des analyses de survie plus détaillées, notamment par sous-localisation ou type morphologique sont rapportées pour le côlon, les poumons, les mélanomes cutanés, les testicules et les leucémies. Les taux corrigés à cinq ans sont confrontés, dans un tableau synthétique, avec ceux de Genève, de Finlande, de Norvège, de Nouvelle-Zélande et du SEER (Surveillance, Epidemiology and End Results) pour les blancs des USA.