Programme et rÃ©sumÃ©s (pdf) - SociÃ©tÃ© statistique du Canada

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172 Mercredi 31 mai • Wednesday, May 31, 15:00–16:30[MS-230]Fixed Point Clustering in Robust Mixture Discriminant AnalysisRegroupement point fixe dans l’analyse discriminante de mélange robusteShaheena BASHIR & Edward CARTER, University of GuelphIn classification problems, in the presence of maskingoutliers, the approach of Bashir and CarterDans les problèmes de classification, en présence d’observationsaberrantes ayant un effet masquant, l’approche de(2005) is useful when the data are mixtures of mul- Bashir et Carter (2005) est utile quand les données suiventtivariate normal. In this paper an improvement in un mélange de distributions normales multivariées. Dansthe robust mixture discriminant analysis of Bashir cette présentation, nous présentons une version améliorée deand Carter (2005) is made, using fixed point clus- l’analyse discriminante robuste de Bashir et de Carter (2005)tering of Hennig (2003) instead of k-means clus- quand les données suivent un mélange de distributions norteringto get initial estimates. This approach is males multivariées. Nous utilisons le regroupement de pointshown through simulation studies to be more ef- fixe de Hennig (2003) au lieu de l’analyse à classificationfective. The efficiency of the resulting model is automatique à k moyennes pour obtenir des estimations inicomparedwith the standard mixture discriminant tiales. Nos simulations ont démontré que cette approche estanalysis approach using probability of misclassifi- plus efficace. L’efficacité du modèle résultant est compacationcriterion. This comparison showed better re- rée à l’approche standard d’analyse discriminante en utilisultsproducing smaller errors of classification. sant comme critère la probabilité de classification erronée.Cette comparaison a montré que de meilleurs résultats sontobtenus avec la nouvelle méthode et qu’il en résulte moinsd’erreurs de classification.[MS-231]On Robust Forecasting in Dynamic Vector Time Series ModelsSur les prévisions robustes dans les modèles de séries chronologiques vectoriels dynamiquesChristian GAGNÉ & Pierre DUCHESNE, Université de MontréalRobust estimation and prediction in multivariateautoregressive models with exogenous variablesL’estimation et la prévision robustes sont considérées dansles modèles autorégressifs avec variables exogènes multiva-(VARX) are considered. The conditional least riées (VARX). Les estimateurs par moindres carrés condisquaresestimators (CLS) are known to be non ro- tionels (CLS) ne sont pas robustes quand des valeurs aberbustwhen outliers occur. To obtain robust estima- rantes surviennent. Afin d’obtenir des estimateurs robustes,tors, the method introduced in Duchesne (2005) la méthode introduite par Duchesne (2005) et Bou Hamadand Bou Hamad and Duchesne (2005) is general- et Duchesne (2005) est généralisée pour les modèles VARX.ized for VARX models. The asymptotic distribu- La distribution asymptotique des nouveaux estimateurs esttion of the new estimators is studied and from this étudiée et en particulier est obtenue de ce résultat la matriceis obtained in particular the asymptotic covariance de covariance asymptotique des estimateurs robustes. Les inmatrixof the robust estimators. Classical condi- tervalles de prévision conditionnels classiques reposent nortionalprediction intervals normally rely on estima- malement sur des estimateurs comme les estimateurs CLStors such as the usual non robust CLS estimators. non robustes. En présence de valeurs aberrantes, telles les va-In the presence of outliers, such as additive outliers, leurs aberrantes additives, ces prévisions classiques risquentthese classical predictions can be severely biased. d’être sévèrement biaisées. Plus généralement, la présenceMore generally, the occurrence of outliers may inde valeurs aberrantes peut invalider les intervalles de prévivalidatethe usual conditional prediction intervals. sion conditionnels usuels. Conséquemment, la nouvelle mé-Consequently, the new robust methodology is used thodologie robuste est utilisée afin de développer des intertodevelop robust conditional prediction intervals valles de prévision conditionnels robustes qui prennent enwhich take into account parameter estimation un- compte l’incertitude entourant l’estimation des paramètres.certainty. In a simulation study, we investigate the Dans une étude de simulation, nous étudions les propriétésfinite sample properties of the robust prediction in- en échantillons finis des intervalles de prévision robustes enSH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College
Mercredi 31 mai • Wednesday, May 31, 15:00–16:30 173considérant plusieurs scénarios pour l’apparition des valeursaberrantes, et les nouveaux intervalles sont comparés aux in-tervalles non robustes basés sur les estimateurs CLS clas-siques.tervals under several scenarios for the occurrenceof the outliers, and the new intervals are comparedto non-robust intervals based on classical CLS estimators.[MS-232]Robust Optimal Tests for Non-causality in Multivariate Time SeriesTests optimaux et robustes de non-causalité pour des séries chronologiques multivariéesAbdessamad SAIDI & Roch ROY, Université de MontréalWe are deriving optimal rank-based tests for Grangernon-causality in multivariate time series. Assumingthat the global process admits a joint vectorautoregressive (VAR) representation with ellipticinnovation density, both no feedback and one directionnon-causality hypotheses are tested. Thesetests are based on multivariate residual ranks andsigns and are shown to be asymptotically distributionfree under elliptically symmetric innovationdensities and invariant with respect to some affinetransformations. Local powers and asymptotic relativeefficiencies are derived. Simulations comfirmtheoretical results about the size and power of theproposed rank-based methods, and establish theirgood robustness properties.Nous développons des tests optimaux de non-causalité ausens de Granger pour des séries chronologiques multiva-riées. En supposant que le processus global admet une re-présentation autorégressive vectorielle à symétrie elliptique,l’hypothèse de non-causalité unidirectionnelle et de rétroac-tion sont testées. Ces tests sont basés sur les signes et lesrangs multivariés des résidus. Ils sont valides sous la classedes distributions à symétrie elliptique et sont invariants sousl’action de certains groupes de transformations affines. Lespuissances locales et les efficacités asymptotiques relativessont calculées. Les simulations confirment les résultats théo-riques sur le niveau et la puissance des tests proposés, etmontrent la robustesse de ces derniers.[MS-233]Empirical Study of Portmanteau Test Statistics Designed for Multivariate Time SeriesÉtude empirique de tests de type portemanteau pour séries chronologiques multivariéesJennifer POULIN & Pierre DUCHESNE, Université de MontréalDans l’analyse des séries chronologiques multivariées, Duchesneet Roy (JMVA 2004) ont introduit des statistiquesde test de type portemanteau qui reposent sur des estima-teurs de la densité spectrale multivariée. Les statistiques detest convergent en distribution vers une loi normale centréeréduite sous l’hypothèse nulle d’absence de corrélation dansle terme d’erreur. Cependant, des études empiriques révèlentque les niveaux exacts des tests spectraux sont relativementloin des niveaux nominaux quand ils sont calculés utilisantles quantiles asymptotiques. Dans cette présentation nousdiscutons une modification des statistiques de test de Du-chesne et Roy (2004) utilisation la transformation introduitedans Chen et Deo (2003). L’objectif de cette présentation estde comparer par simulations les statistiques de test modifiéeset les statistiques de test spectrales originales.In the analysis of multivariate time series, Duchesneand Roy (2004) introduced portmanteau teststatistics based on kernel-based multivariate spectraldensity estimators. The test statistics convergein distribution toward a standard normal distributionunder the null hypothesis of no correlation inthe error term. However, empirical studies revealthat the exact levels of the spectral-based test statisticsappear to be relatively far from the nominalempirical levels when they are calculated using theasymptotic critical values. In this talk, we discuss amodification of the Duchesne and Roy (2004) teststatistics using the Chen and Deo (2003) transformation.The purpose of this presentation is to compareby simulations the modified test statistics andthe original spectral tests.SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College
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