NCube/papyrus huggingface dataset:
Étude théorique des propriétés électroniques et optiques des super-réseaux de Si/SiO2

FRANCAIS: L'observation d'une intense luminescence dans les super-réseaux de Si/SiO2 a ouvert de nouvelles avenues en recherche théorique des matériaux à base de silicium, pour des applications éventuelles en optoélectronique.  Le silicium dans sa phase cristalline possède un gap indirect, le rendant ainsi moins intéressant vis-à-vis d'autres matériaux luminescents. Concevoir des matériaux luminescents à base de silicium ouvrira donc la voie sur de multiples applications. Ce travail fait état de trois contributions au domaine.  Premièrement, différents modèles de super-réseaux de Si/SiO2 ont été conçus et étudiés à l'aide de calculs ab initio afin d'en évaluer les propriétés structurales, électroniques et optiques. Les deux premiers modèles dérivés des structures cristallines du silicium et du dioxyde de silicium ont permis de démontrer l'importance du rôle de l'interface Si/SiO2 sur les propriétés optiques. De nouveaux modèles structurellement relaxés ont alors été construits afin de mieux caractériser les interfaces et ainsi mieux évaluer la portée du confinement sur les propriétés optiques.  Deuxièmement, un gap direct dans les modèles structurellement relaxés a été obtenu.  Le calcul de l'absorption (par l'application de la règle d'or de Fermi) a permis de confirmer que les propriétés d'absorption (et d'émission) du silicium cristallin sont améliorées lorsque celui-ci est confiné par le SiO2. Un décalage vers le bleu avec accroissement du confinement a aussi été observé. Une étude détaillée du rôle des atomes sous-oxydés aux interfaces a de plus été menée. Ces atomes ont le double effet d'accroître légèrement le gap d'énergie et d'aplanir la structure électronique près du niveau de Fermi. Troisièmement, une application directe de la théorique des transitions de Slater, une approche issue de la théorie de la fonctionnelle de la densité pour des ensembles, a été déterminée pour le silicium cristallin puis comparée aux mesures d'absorption par rayons X. Une très bonne correspondance entre cette théorie et l'expérience est observée.  Ces calculs ont été appliqués aux super-réseaux afin d'estimer et caractériser leurs propriétés électroniques dans la zone de confinement, dans les bandes de conduction.

Keyphrases: Matière condensée, Silicium, Dioxyde de silicium, Puits quantiques, Confinement, Systèmes de faible dimension
Access 2005 Edmonton

Court rapport de la conférence Access 2005 tenue à Edmonton, Canada. Résumé des idées et tendances principales exposées.

Keyphrases: Conférence Access, Numérisation, Consortia de bibliothèques, Moteur de recherche fédérée, Bibliothèques et technologie
The Macroeconomic Effects of Infrequent Information with Adjustment Costs

Au cours de la dernière décennie, plusieurs articles on étudié les effets macroéconomiques que pouvaient entraîner des ajustements importants et intermittents de variables de décision microéconomiques telles que les prix, les investissements, la consommation de biens durables ou l’emploi, un comportement qui peut se justifier par la présence de coudes dans les fonctions de coûts d’ajustement. Dans ces modèles, les agents observent continuellement le niveau optimal de leur variable de décision. Dans le présent article, nous développons un modèle similaire mais où justement les agents n’observent pas continuellement ce niveau optimal car l’information arrive par intermittence comme dans le cas des publications de statistiques économiques ou des annonces de dividendes. Nous trouvons d’abord la règle optimale de décision individuelle, qui dépend à la fois du temps et de l’état de la nature. Nous développons ensuite un cadre d’agrégation afin d’étudier les implications macroéconomiques de ces règles optimales de décision individuelle. Une caractéristique distinctive de notre modèle est qu’un grand nombre d’agents tendent à agir en même temps, et ce, d’autant plus que l’incertitude est importante. L’effet moyen d’un choc agrégé est en relation inverse avec l’amplitude du choc et l’incertitude agrégée. Nous montrons que ces effets sont nettement différents des effets obtenus avec des modèles à coûts d’ajustement avec information complète.

Keyphrases: effets macroéconomiques d’information intermittente, coûts d’ajustement, règles de décision optimales avec coûts d’ajustement
Nonlinear Monetary Policy Rules: Some New Evidence for the U.S.

Dans cet article, nous dérivons les règles de politique monétaire optimales dans des cadres où \"l'équivalence certaine\" n'est pas satisfaite. On trouve des cas de ce type lorsque, par exemple, les préférences de la banque centrale ne sont pas quadratiques ou lorsque la relation d'offre agrégée n'est pas linéaire. Les résultats théoriques semblent montrer qu'ils peuvent conduire à des asymétries de signe et de niveau et à des nonlinéarités dans la règle de politique. À partir d'estimations de la forme réduite sur données américaines, nous trouvons que la politique monétaire des États-Unis peut être caractérisée par une règle décisionnelle non linéaire après 1983, mais que ce n'est pas le cas avant 1979. Ces résultats reflètent bien la nette différence d'attitude de la Réserve Fédérale face à l'inflation durant les périodes Volcker-Greenspan et Burns-Miller.

Keyphrases: règles de Taylor non linéaires, objectifs d'inflation, préférences asymétriques, courbe de Phillips non linéaire, politique monétaire
Methods to Estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium Models

Cet article utilise un modèle de cycles réels à un secteur pour tester la validité et l'efficacité de quatre procédures d'estimation des modèles d'équilibre général dynamique stochastique (EGDS): 1) estimation par maximum de vraisemblance avec ou sans erreur de mesure et en introduisant un cadre bayésien à l'aide de distributions a priori; 2) par méthode des moments généralisée; 3) par méthode des moments simulés; et enfin, 4) par inférence indirecte. Des simulations de Monte-Carlo montrent que toutes ces méthodes produisent des estimateurs généralement bons sous l'hypothèse nulle. Cependant, leurs efficacités statistiques et computationnelles diffèrent de façon substantielle, en particulier lorsque l'on se place dans de petits échantillons comme ceux généralement disponibles pour estimer ce type de modèle. Dans ce cas, les méthodes des moments semblent être les plus robustes à une mauvaise spécification du modèle. Enfin, nous discutons, de manière exhaustive, de l'implication de la singularité stochastique des modèles EGDS pour chaque méthode d'estimation.

Keyphrases: modèles EGDS, méthodes d'estimation, simulations de Monte-Carlo, singularité stochastique, cadre bayésien
The Backing of Government Debt and the Price Level

Dans cet article, nous étudions la dépendance entre les politiques fiscales et monétaires et leur rôle conjoint dans la détermination du niveau des prix. Dans le cadre étudié, une politique fiscale de long terme permet à l'État de supporter une part d d'une importante dette publique par la valeur présente escomptée des excédents primaires courants et futurs. Le reste de la dette est supporté par seigneuriage. Le paramètre d illustre la dépendance entre les autorités monétaires et fiscales. Nous montrons que dans une économie monétaire standard, cette règle de politique implique que le niveau des prix ne dépend pas uniquement du stock de monnaie, mais aussi de la part de la dette supportée par la monnaie. Dans une application empirique, nous estimons les valeurs de d pour les pays de l'OCDE à partir de données sur la consommation nominale, la base monétaire et la dette publique. Selon nos résultats, la dette semble jouer un rôle mineur dans la détermination du niveau des prix de ces économies. De plus, les estimations de d sont en accord avec les mesures habituelles d'indépendance des banques centrales.

Keyphrases: régimes ricardiens et non ricardiens, règles de politique, banque centrale
Short run and long run causality in time series: Inference

Nous proposons des méthodes pour tester des hypothèses de non-causalité à différents horizons, tel que défini dans Dufour et Renault (1998, Econometrica). Nous étudions le cas des modèles VAR en détail et nous proposons des méthodes linéaires basées sur l’estimation d’autorégressions vectorielles à différents horizons. Même si les hypothèses considérées sont non linéaires, les méthodes proposées ne requièrent que des techniques de régression linéaire de même que la théorie distributionnelle asymptotique gaussienne habituelle. Dans le cas des processus intégrés, nous proposons des méthodes de régression étendue qui ne requièrent pas de théorie asymptotique non standard. L’application du bootstrap est aussi considérée. Les méthodes sont appliquées à un modèle VAR de l’économie américaine. MOTS CLES : séries chronologiques, causalité, causalité indirecte, causalité à différents horizons, autorégression, modèle autorégressif, autorégression vectorielle, VAR, processus stationnaire, processus non stationnaire, processus intégré, racine unitaire, autorégression étendue, bootstrap, Monte Carlo, macroéconomie, monnaie, taux d’intérêt, production, inflation.

Keyphrases: VAR, bootstrap, Monte Carlo, inflation
Identification, Weak Instruments and Statistical Inference in Econometrics

Nous analysons les problèmes d’inférence associés à l’identification et à la testabilité en économétrie, en soulignant la similarité entre les deux questions. Après une courte revue des notions statistiques requises, nous étudions tour à tour l’inférence dans les modèles non-paramétriques ainsi que les résultats récents sur les modèles structurels faiblement identifiés (ou les instruments faibles). Nous remarquons que beaucoup d’hypothèses, pour lesquelles des tests sont régulièrement proposés, ne sont pas en fait testables, tandis que plusieurs méthodes économétriques fréquemment utilisées sont fondamentalement inappropriées pour les modèles considérés. De telles situations conduisent à des problèmes statistiques mal posés et sont souvent associées à un emploi mal avisé de résultats distributionnels asymptotiques. Concernant les hypothèses non-paramétriques, nous analysons trois problèmes de base pour lesquels de telles difficultés apparaissent: (1) tester une hypothèse sur un moment avec des restrictions trop faibles sur la forme de la distribution; (2) l’inférence avec hétéroscédasticité de forme non spécifiée; (3) l’inférence dans les modèles dynamiques avec un nombre illimité de paramètres. Concernant les modèles faiblement identifiés, nous insistons sur l’importance d’utiliser des fonctions pivotales —une condition qui n’est pas satisfaite par les méthodes usuelles de type Wald basées sur l’emploi d’écart-types — et nous passons en revue les développements récents dans ce domaine, en mettant l’accent sur la construction de test et régions de confiance valides. Les techniques considérées comprennent les différentes statistiques proposées, l’emploi de bornes, la subdivision d’échantillon, les techniques de projection, le conditionnement et les tests de Monte Carlo. Parmi les critères utilisés pour évaluer les procédures, nous insistons sur la possibilité de fournir une théorie distributionnelle à distance finie, sur la robustesse par rapport à la présence d’instruments faibles ainsi que sur la robustesse par rapport la spécification d’un modèle pour les variables explicatives endogènes du modèle.

Keyphrases: test d’hypothèse, région de confiance, intervalle de confiance, identification, testabilité, théorie asymptotique, inférence exacte, fonction pivotale, modèle non-paramétrique, hétéroscédasticité, dépendance sérielle, racine unitaire, équations simultanées, modèle structurel, instrument faible, inférence simultanée, projection, subdivision d’échantillon, test conditionnel, test de Monte Carlo, identification, projection
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 (&#966;). 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 &#966; 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

Keyphrases: régression linéaire, AR(2), région de confiance exacte, test induit, test à borne généralisé, projection, masse monétaire, M2, niveau des prix
Projection-Based Statistical Inference in Linear Structural Models with Possibly Weak Instruments

L’une des questions les plus étudiés récemment en économétrie est celle des modèles présentant des problèmes de quasi non-identification ou d’instruments faibles. L’une des conséquences importantes de ce problème est la non validité de la théorie asymptotique standard [Dufour (1997, Econometrica), Staiger et Stock (1997, Econometrica), Wang et Zivot (1998, Econometrica), Stock et Wright (2000, Econometrica), Dufour et Jasiak (2001, International Economic Review)]. Le défi majeur dans ce cas consiste à trouver des méthodes d’inférence robustes à ce problème. Une solution possible consiste à utiliser la statistique d’Anderson-Rubin (1949, Ann. Math. Stat.). Nous mettons l’emphase sur les procédures de type Anderson-Rubin, car celles-ci sont robustes tant à la présence d’instruments faibles et à l’exclusion d’instruments. Cette dernière ne fournit cependant des tests exacts que pour les hypothèses spécifiant le vecteur entier des coefficients des variables endogènes dans un modèle structurel, et de façon correspondante, que des régions de confiance simultanées pour ces coefficients. Elle ne permet pas de tester des hypothèses spécifiant des coefficients individuels ou sur des transformations de ces coefficients. Ce problème peut être résolu en principe par des techniques de projection [Dufour (1997, Econometrica), Dufour et Jasiak (2001, International Economic Review)]. Cependant , ces techniques ne sont pas toujours faciles à appliquer et requièrent en général l’emploi de méthodes numériques. Dans ce texte, nous proposons une solution explicite complète au problème de la construction de régions de confiance par projection basées sur des statistiques de type Anderson-Rubin. Cette solution exploite les propriétés géométriques des “quadriques” et peut s’interpréter comme une extension des intervalles et ellipsoïdes de confiance usuels. Le calcul de ces régions ne requièrent que des techniques de moindres carrés. Nous étudions également par simulation le degré de conservatisme des régions de confiance obtenues par projection. Enfin, nous illustrons les méthodes proposées par trois applications différentes: la relation entre l’ouverture commerciale et la croissance, le rendement de l’éducation et une étude sur les rendement d’échelles dans l’économie américaine.

Keyphrases: équations simultanées, modèle structurel, instruments faibles, intervalle de confiance, test, projection, inférence simultanée, inférence exacte, théorie asymptotique, projection
Finite-Sample Diagnostics for Multivariate Regressions with Applications to Linear Asset Pricing Models

Dans cet article, nous proposons plusieurs tests de spécification valides pour des échantillons finis dans le cadre de régression linéaires multivariées (RLM), avec des applications à des modèles d’évaluation d’actifs. Nous nous concentrons sur les déviations par rapport à l’hypothèse d’erreurs i.i.d. univariée ou multivariée, pour des distributions d’erreurs gaussiennes et non gaussiennes. Les tests univariés étudiés prolongent les procédures exactes existantes en permettant des paramètres non spécifiés dans la distribution des erreurs (e.g., le nombre de degrés de liberté dans le cas de la distribution de Student). Les tests multivariés sont basés sur des résidus standardisés multivariés qui assurent l’invariance par rapport aux coefficients RLM et à ceux de la matrice de covariance des erreurs. Nous considérons des tests contre la dépendance sérielle, contre la présence d’effets GARCH multivariés et des tests de signes contre l’asymétrie. Les procédures proposées sont des versions exactes des tests de Shanken (1990) qui consistent à combiner des tests de spécification univariés. Spécifiquement, nous combinons des tests entre équations en utilisant une approche de test de Monte Carlo (MC), ce qui permet d’éviter des bornes de type Bonferroni. Étant donné que les tests dans un contexte non gaussien ne sont pas pivotaux, nous appliquons une approche de test de Monte Carlo maximisé [Dufour (2002)] où la valeur p simulée pour l’hypothèse testée (qui dépend de paramètres de nuisance) est maximisée (par rapport aux dits paramètres de nuisance) dans le but de contrôler le niveau des tests. Nous appliquons les tests proposés à un modèle d’évaluation d’actifs qui comprend un taux d’intérêt sans risque observable et utilise les rendements de porte-feuilles mensuels de titres inscrits à la bourse de New York, sur des sous-périodes de cinq ans allant de janvier 1926 à décembre 1995. Nos résultats révèlent que les tests univariés exacts présentent des problèmes de dépendance sérielle, d’asymétrie et d’effets GARCH statistiquement significatifs dans certaines équations. Cependant ces problèmes s’avèrent moins importants, loresque l’on tient compte de la dépendance entre équations. De plus, les écarts importants par rapport à l’hypothèse i.i.d. sont moins évidents une fois que l’on considère des erreurs non gaussiennes.

Keyphrases: modèle d’évaluation d’actifs financiers, efficacité moyenne-variance, non-normalité, modèle de régression multivarié, hypothèse uniforme linéaire, test de Monte Carlo, paramètre de nuisance, test de spécification, GARCH, test du ratio des variances, GARCH
Correcting the Errors : A Note on Volatility Forecast Evaluation Based on High-Frequency Data and Realized Volatilities

Cette note développe des méthodes d’ajustement, sans spécifier le modèle, qui corrigent le biais induit par les erreurs de mesures de la volatilité dans la mesure de performance des méthodes de prévision de la volatilité. Les procédures, qui utilisent la récente théorie asymptotique de Barndorff-Nielsen et Shephard (2002a), sont faciles à mettre en oeuvre et très performantes dans les situations empiriques usuelles. En particulier, la prise en compte des erreurs de mesures dans les procédures de prévision de Andersen, Bollerslev, Diebold et Labys (2003), amène à des performances de prévision de la volatilité très élevées.

Keyphrases: erreurs de mesure, méthode d’ajustement, volatilité intégrée, volatilité réalisée, données à haute fréquence, prévision de séries chronologiques, régressions de Mincer-Zarnowitz
Testing for a Unit Root in Panels with Dynamic Factors

Cet article analyse des tests de racines unitaires dans les panels où n et T sont tous les deux rands et où les unités d’observations sont corrélées. Cette corrélation transversale est modélisée à l’aide d’un modèle à facteurs dynamiques inobservables. Nous proposons plusieurs tests dans cet environnement et dérivons leurs lois limites sous l’hypothèse nulle d’une racine unitaire et des alternatives locales. Nous mon-trons aussi que ces tests n’ont pas de puissance contre ces mêmes alternatives locales lorsqu’il est nécessaire d’estimer des composantes déterministes. À l’aide d’une expérience de Monte Carlo, nous comparons les propriétés en échantillons finis de ces tests et de d’autres suggérés dans la littérature.

Keyphrases: racines unitaires, données de panels, modèles à facteurs
Testing Mean-Variance Efficiency in CAPM with Possibly Non-Gaussian Errors : An Exact Simulation-Based Approach

Dans cet article nous proposons des tests exacts, basés sur la vraisemblance, de l’efficience du portefeuille de marché dans l’espace moyenne-variance. Ces tests, utilisés ici dans le contexte du modèle du CAPM (Capital Asset Pricing Model), permettent de considérer diverses classes de distributions incluant la loi normale. Les tests sont développés dans le cadre de modèles de régres-sion linéaires multivariés (RLM). Il est, par ailleurs, bien établi que, malgré leur structure simple, les écart-types et tests usuels asymptotiques de ces modèles ne sont pas fiables. En économétrie financière, des tests en échantillons finis ont été proposés pour quelques hypothèses spécifiques, lesquels dépendent pour la plupart de l’hypothèse de normalité [Jobson et Korkie (Journal of Fi-nancial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gibbons, Ross et Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)]. Dans le contexte gaussien, nos tests d’efficience correspondent à ceux de Gibbons, Ross et Shanken. Dans un contexte non-gaussien, nous reconsidérons l’efficience moyenne-variance du portefeuille de marché en permet-tant des distributions multivariées de Student et des « mélanges de lois normales ». Notre démarche nous permet d’évaluer si l’hypothèse de normalité est trop restrictive lorsque l’on teste le CAPM. Nous proposons aussi des tests diagnostiques multivariés (incluant des tests pour les effets GARCH multivariés et une généralisation multivariée des tests de ratio de variance), des tests de spécifica-tion ainsi qu’un estimateur ensembliste pour les paramètres de nuisance pertinents. Nos résultats montrent que i) l’hypothèse de normalité multivariée est rejetée sur la plupart des sous-périodes, ii) les tests diagnostiques appliqués aux résidus de nos estimations ne montrent pas de différences importantes par rapport à l’hypothèse des erreurs i.i.d. multivariées, et iii) les tests d’efficience du portefeuille de marché dans l’espace moyenne-variance ne rejettent aussi fréquemment l’hypothèse d’efficience lorsqu’on s’autorise à considérer des lois non normales sur les erreurs.

Keyphrases: modèle d’évaluation d’actifs financiers, CAPM, efficience de portefeuille, non-normalité, modèle de régression multivarié, hypothèse linéaire uniforme, test de Monte Carlo, paramètres de nuisance, test de spécification, tests diagnostiques, GARCH, test de ratio des variances, capital asset pricing model, CAPM, GARCH
The Inflation Bias When the Central Bank Targets, the Natural Rate of Unemployment

Cet article étudie la proposition qu'un biais inflationniste puisse survenir dans une situation où un banquier central ayant des préférences asymétriques cible le taux de chômage naturel. Les préférences sont asymétriques dans le sens que les écarts positifs du chômage par rapport au taux naturel sont pondérés plus (ou moins) sévèrement que les écarts négatifs dans la fonction de perte du banquier central. Le biais est proportionnel à la variance conditionnelle du chômage. Les prédictions du modèle sont évaluées en utilisant des données des pays du G7. Les estimations économétriques soutiennent la prédiction que la variance conditionnelle du chômage et le taux d'inflation sont reliés positivement.

Keyphrases: biais inflationniste, préférences asymétriques