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Long-rangedependent, or long-memory,time seriesarestationarytime series displaying a statistically signi?cant dependence between very distant obs- vations. We formalize this dependence by assuming that the autocorrelation function of these stationary series decays very slowly, hyperbolically, as a function of the time lag. Many economic series display these empirical features: volatility of asset prices returns, future interest rates, etc. There is a huge statistical literature on long-memory processes, some of this research is highly technical, so that it is cited, but often misused in the applied econometrics and empirical e- nomics literature. The ?rst purpose of this book is to present in a formal and pedagogical way some statistical methods for studying long-range dependent processes. Furthermore, the occurrence of long-memory in economic time series might be a statistical artefact as the hyperbolic decay of the sample autoc- relation function does not necessarily derive from long-range dependent p- cesses. Indeed, the realizations of non-homogeneous processes, e.g., switching regime and change-point processes, display the same empirical features. We thus also present in this book recent statistical methods able to discriminate between the long-memory and change-point alternatives. Going beyond the purely statistical analysis of economic series, it is of interest to determine which economic mechanisms are generating the strong dependence properties of economic series, whether they are genuine, or spu- ous. The regularities of the long-memory and change-point properties across economic time series, e.g., common degree of long-range dependence and/or common change-points, suggest the existence of a common economic cause.

Quantitative methods (economics) --- Economic schools --- Operational research. Game theory --- Mathematical statistics --- Business economics --- statistiek --- economisch denken --- speltheorie --- econometrie

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« Comme toutes les sciences, les sciences cognitives sont confrontées à la variabilité des phénomènes qu'elles étudient, et cherchent à dégager de cette variabilité un ensemble de régularités, d'invariants, sur lesquels ancrer les connaissances. Cette quête d'invariance implique des choix quant aux formes de variabilité à prendre en considération. Certaines, jugées pertinentes pour l'objet d'étude, sont utilisées ou manipulées pour en extraire des invariants, tandis que d'autres, jugées sans importance, sont négligées ou neutralisées. Concernant ces choix, les opinions et les pratiques sont changeantes selon les époques, l'état d'avancement des disciplines ou les courants théoriques au sein d'une même discipline. Des formes de variabilité ignorées à une époque peuvent devenir intéressantes un peu plus tard. Il semble précisément que nous soyons à une époque où le regard porté sur la variabilité évolue, notamment dans les sciences cognitives. La recherche d'universaux a souvent conduit à centrer l'analyse sur les tendances moyennes et à attribuer la variabilité observée autour de ces tendances aux erreurs de mesure ou à des bruits parasites sans grande importance. Or, dans beaucoup de disciplines concernées par la cognition, le rôle reconnu à la variabilité dans les mécanismes adaptatifs et, plus particulièrement, dans les processus d'auto-organisation, conduit à reconsidérer son statut. Cette évolution des idées suscite un regain d'intérêt pour l'étude des différentes formes de variabilité - intra-individuelle, interindividuelle, intergroupes, inter-langues, interculturelles, etc. - et conduit souvent à questionner, repenser, les invariants dans le domaine de la cognition. La recherche de nouvelles formes d'articulation entre les variabilités et les invariants apparaît donc comme un des thèmes émergents autour desquels peuvent se nouer - entre les sciences cognitives - des échanges fructueux aux plans épistémologique, théorique et méthodologique. »

Mental Processes --- Brain --- Models, Psychological --- Cognitive science --- Variability (Psychometrics) --- Analysis of variance --- physiology --- Statistical methods --- Analysis of variance. --- Statistical methods. --- ANOVA (Analysis of variance) --- Variance analysis --- Mathematical statistics --- Experimental design --- Difference (Psychology) --- Psychometrics --- Science --- Philosophy of mind --- Mental Processes - congresses --- Brain - physiology - congresses --- Models, Psychological - congresses --- Cognitive science - Statistical methods --- sciences cognitives --- sciences du langage --- variabilités --- sociologie