Méthodes de Bootstrap pour les modèles à facteurs

Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

Influence des traits et troubles de personnalité sur l’intégration au travail de personnes aux prises avec un trouble mental grave

Bien que le travail soit bénéfique et souhaité par une majorité de personnes aux prises avec un trouble mental grave (TMG), les études réalisées auprès de cette clientèle montrent des taux d’emploi d’environ 10 à 20%. Parmi les services visant le retour au travail, les programmes de soutien à l’emploi (PSE) se sont montrés les plus efficaces avec des taux de placement en emploi standard oscillant entre 50 et 60%, sans toutefois garantir le maintien en emploi. Plusieurs études ont tenté de cerner les déterminants de l’obtention et du maintien en emploi chez cette population sans toutefois s’intéresser à la personnalité, et ce, bien qu’elle soit reconnue depuis toujours comme un déterminant important du fonctionnement des individus. De plus, peu de questionnaires d’évaluation de la personnalité selon le modèle de la personnalité en cinq facteurs (FFM) ont été utilisés auprès d’une clientèle avec un TMG et ceux-ci ont montré des propriétés psychométriques ne respectant pas des normes reconnues et acceptées. Cette thèse porte sur les liens entre la personnalité et l’intégration au travail chez les personnes avec un TMG. La première partie vise la validation d’un outil de mesure de la personnalité selon le FFM afin de répondre aux objectifs de la deuxième partie de la thèse. À cet effet, deux échantillons ont été recrutés, soit 259 étudiants universitaires et 141 personnes avec un TMG. Des analyses factorielles confirmatoires ont mené au développement d’un nouveau questionnaire à 15 items (NEO-15) dont les indices d’ajustement, de cohérence interne et de validité convergente respectent les normes établies, ce qui en fait un questionnaire bien adapté à la mesure de la personnalité normale dans des contextes où le temps d’évaluation est limité. La deuxième partie présente les résultats d’une étude réalisée auprès de 82 personnes aux prises avec un TMG inscrites dans un PSE et visant à identifier les facteurs d’obtention et de maintien en emploi chez cette clientèle, particulièrement en ce qui concerne la contribution des éléments normaux et pathologiques de la personnalité. Les résultats de régressions logistiques et de régressions de Cox (analyses de survie) ont démontré que l’historique d’emploi, les symptômes négatifs et le niveau de pathologie de la personnalité étaient prédictifs de l’obtention d’un emploi standard et du délai avant l’obtention d’un tel emploi. Une autre série de régressions de Cox a pour sa part démontré que l’esprit consciencieux était le seul prédicteur significatif du maintien en emploi. Malgré certaines limites, particulièrement des tailles d’échantillons restreintes, ces résultats démontrent la pertinence et l’importance de tenir compte des éléments normaux et pathologiques de la personnalité dans le cadre d’études portant sur l’intégration au travail de personnes avec un TMG. De plus, cette thèse a permis de démontrer l’adéquation d’un nouvel instrument de mesure de la personnalité auprès de cette clientèle. Des avenues futures concernant la réintégration professionnelle et le traitement des personnes avec un TMG sont discutées à la lumière de ces résultats.