Comparison of the frequentist properties of Bayes and the maximum likelihood estimators in an age- structured fish stock assessment model

A simulation study was carried out for a separable fish stock assessment model including commercial and survey catch-at-age and effort data. All catches are considered stochastic variables subject to sampling and process variations. The results showed that the Bayes estimator of spawning biomass is a useful but slightly biased estimator for which the frequentist variance can be estimated by the posterior variance. Comparisons further show that the Bayes estimator is better than the maximum likelihood in the sense that it is less biased and, surprisingly, has a much lesser variance. The catch simulations were based on the North Sea plaice (Pleuronectes platessa) stock and fishery data. Résumé : Nous avons fait la simulation d’un modèle séparable d’évaluation des stocks de poissons qui inclut des données commerciales et des données d’inventaire sur les captures aux différents âges et sur les efforts de pêche. Toutes les captures sont considérées comme des variables stochastiques sujettes aux variations d’échantillonnage et de manipulation. Les résultats indiquent que l’estimateur bayésien de la biomasse des géniteurs est utile, mais qu’il comporte une faible distorsion; on peut déterminer la variance fréquentiste de l’estimateur à l’aide de la variance a posteriori. Des comparaisons montrent que l’estimateur bayésien est un meilleur estimateur que la vraisemblance maximale, parce qu’il comporte une erreur systématique moins importante et, de façon inattendue, une variance bien moindre. Les similuations de captures sont basées sur des données de stock et de pêche de Plies (Pleuronectes platessa) communes de la