scholarly journals Conférence François-Albert Angers (1999). Enchères : théorie économique et réalité

2009 ◽  
Vol 76 (2) ◽  
pp. 173-198
Author(s):  
Jean-François Richard
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Théorie Économique ◽  
Théorie Des Jeux ◽  
Monte Carlo Estimation

RÉSUMÉ Cet article présente une synthèse de travaux relatifs aux modèles empiriques de la théorie des jeux. Les principaux sujets abordés sont : modèles structurels, identification, solutions d’équilibre, résolution par simulation de Monte-Carlo, estimation et applications.

scholarly journals Tests multiples simulés et tests de normalité basés sur plusieurs moments dans les modèles de régression*

2005 ◽  
Vol 80 (2-3) ◽  
pp. 501-522 ◽  
Author(s):  
Jean-Marie Dufour ◽  
Abdeljelil Farhat ◽  
Lynda Khalaf
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Nous Proposons ◽  
Nous Montrons ◽  
Théorie Économique

RésuméCet article illustre l’applicabilité des méthodes de rééchantillonnage dans le cadre des tests multiples (simultanés), pour divers problèmes économétriques. Les hypothèses simultanées sont une conséquence habituelle de la théorie économique, de sorte que le contrôle de la probabilité de rejet de combinaisons de tests est un problème que l’on rencontre fréquemment dans divers contextes économétriques et statistiques. À ce sujet, on sait que le fait d’ignorer le caractère conjoint des hypothèses multiples peut faire en sorte que le niveau de la procédure globale dépasse considérablement le niveau désiré. Alors que la plupart des méthodes d’inférence multiple sont conservatrices en présence de statistiques non indépendantes, les tests que nous proposons visent à contrôler exactement le niveau de signification. Pour ce faire, nous considérons des critères de test combinés proposés initialement pour des statistiques indépendantes. En appliquant la méthode des tests de Monte-Carlo, nous montrons comment ces méthodes de combinaison de tests peuvent s’appliquer à de tels cas, sans recours à des approximations asymptotiques. Après avoir passé en revue les résultats antérieurs sur ce sujet, nous montrons comment une telle méthodologie peut être utilisée pour construire des tests de normalité basés sur plusieurs moments pour les erreurs de modèles de régression linéaires. Pour ce problème, nous proposons une généralisation valide à distance finie du test asymptotique proposé par Kiefer et Salmon (1983) ainsi que des tests combinés suivant les méthodes de Tippett et de Pearson-Fisher. Nous observons empiriquement que les procédures de test corrigées par la méthode des tests de Monte-Carlo ne souffrent pas du problème de biais (ou sous-rejet) souvent rapporté dans cette littérature – notamment contre les loisplatikurtiques– et permettent des gains sensibles de puissance par rapport aux méthodes combinées usuelles.

Monte Carlo estimation of radiation doses during paediatric barium meal and cystourethrography examinations

2010 ◽  
Vol 56 (2) ◽  
pp. 367-382 ◽  
Author(s):  
A Dimitriadis ◽  
G Gialousis ◽  
T Makri ◽  
M Karlatira ◽  
P Karaiskos ◽  
...  
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Barium Meal ◽  
Radiation Doses ◽  
Monte Carlo Estimation

scholarly journals Convergence analysis of multifidelity Monte Carlo estimation

2018 ◽  
Vol 139 (3) ◽  
pp. 683-707 ◽  
Author(s):  
Benjamin Peherstorfer ◽  
Max Gunzburger ◽  
Karen Willcox
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Convergence Analysis ◽  
Monte Carlo Estimation
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