Bayesian Inference for partially observed SDEs Driven by Fractional Brownian Motion

We consider continuous-time diffusion models driven by fractional Brownian motion. Observations are assumed to possess a non-trivial likelihood given the latent path. Due to the non-Markovianity and high-dimensionality of the latent paths, estimating posterior expectations is a computationally challenging undertaking. We present a reparameterization framework based on the Davies and Harte method for sampling stationary Gaussian processes and use this framework to construct a Markov chain Monte Carlo algorithm that allows computationally efficient Bayesian inference. The Markov chain Monte Carlo algorithm is based on a version of hybrid Monte Carlo that delivers increased efficiency when applied on the high-dimensional latent variables arising in this context. We specify the methodology on a stochastic volatility model allowing for memory in the volatility increments through a fractional specification. The methodology is illustrated on simulated data and on the S&P500/VIX time series and is shown to be effective. Contrary to a long range dependence attribute of such models often assumed in the literature, with Hurst parameter larger than 1/2, the posterior distribution favours values smaller than 1/2, pointing towards medium range dependence

Renouveler l'approche de la dynamique urbaine par l'analyse des migrations ? : essai méthodologique à partir d'expériences en Afrique de l'Ouest

Le processus d'urbanisation en Afrique Noire est étudié ici selon une approche démographique privilégiant les mouvements migratoires. Les travaux présentés se rapportent à quatre villes moyennes : Divo en Côte d'Ivoire, Atakpamé, Kpalimé et Badou au Togo. L'apport de l'analyse des migrations à la connaissance des dynamiques urbaines est étudié à partir de l'examen de la place des villes dans les cheminements migratoires, des déterminants et effets des comportements migratoires et professionnels et de l'impact des migrations sur le développement économique des villes moyennes. Des réflexions méthodologiques sont ensuite abordées : effets des cadres spatio-temporels, identification des unités d'observation pertinentes et complémentarité des démarches qualitatives et quantitatives. Pour conclure, les auteurs soulignent l'importance d'une approche spatialisée pour l'étude des populations urbaines