Three Essays on the Study of Persistence via Impulse-Response Confidence Bands with Application to Autoregressive Moving Average (ARMA) Processes
Notice bibliographique
Résumé
The two-step simulation-based method introduced in this thesis combines Indirect Inference jointly with Monte Carlo (MC) test methods to deliver identification robust confidence sets for finite samples.In the first chapter, a general framework is introduced, which considers three auxiliary estimating functions: two-sided forward and backward looking regressions with leads and lags, long-autoregressions and empirical autocorrelations.The first simulation stage is incorporated to calibrate parameter estimates.In the second simulation stage, the resulting objective functions are inverted applying the MC test to obtain joint confidence sets.The empirical focus is on Autoregressive Moving Average (ARMA) processes, since identification and boundary issues raise enduring complications for estimation and inference.In particular, simultaneous impulse-responses confidence bands are derived for ARMA processes via confidence set projections.Supporting simulation studies illustrate the accurate size and good power of our method.The following chapters introduce further refinements to our framework with empirical applications.The second chapter investigates the persistence of oil shocks via impulse-response confidence bands for two crude oil benchmarks priced in U.S. dollars per barrel: the West Texas Intermediate (WTI) for high quality light sweet crude oil delivered at Cushing, Oklahoma, and the Western Canadian Select (WCS) for heavy blended high-TAN (acidic) crude, quoted at the Husky terminal in Hardisty, Alberta.Stable distributions are incorporated to be able to capture the heavy tails and asym-I would like to thank my committee members, Professors Marcel Voia from Carleton University and Maral Kichian from University of Ottawa for their helpful comments and support along the way.I greatly benefited from the econometric courses thought by Marcel Voia during my master and doctoral training.I am thankful to Maral Kichian for our conversations on econometrics and her generous advices on career paths.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».