190 resultados para Éric Chevillard

em Université de Montréal, Canada


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Les récits d’Éric Chevillard appartiennent sans conteste à la catégorie des « fictions joueuses » décrites par Bruno Blanckeman (2002, p. 61) en ce qu’ils entretiennent un rapport ambigu avec la littérature, souvent détournée au moyen de la parodie, du pastiche ou d’une esthétique loufoque. Cet article propose un petit essai de typologie du loufoque chez Éric Chevillard au travers de trois œuvres, « Du hérisson » (2002), « Le vaillant petit tailleur » (2003) et « Oreille rouge » (2005), dans lesquelles on identifie cette pratique du détournement générique. Il met ainsi en évidence trois traits majeurs du loufoque : l’incongru, le détournement des topoï et l’écriture sérielle. [...]

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Ce mémoire en recherche-création s’intéresse à la quête identitaire, et / ou au désir de tracer son propre chemin en réinterprétant les événements du passé. Le roman TRANSHUMANCES raconte le pèlerinage d’Alice sur la via Podiensis, qui relie la commune du Puy-en-Velay en France, à Santiago de Compostela en Espagne. Elle marche. Elle marche pour oublier, pour enterrer ses morts, pour avancer, ailleurs. Elle marche et fait de nombreuses rencontres. Par la conversation et la contemplation, elle tente d’apaiser les maux qui la rongent. Elle marche et apprivoise ce chemin mythique, mystique, cette route qui mène le croyant à la rencontre de Dieu et qui pousse l’impie à la rencontre de lui-même. Alice fait la connaissance de John. Ils se racontent des blagues et des secrets, partagent repas et larmes, deviennent frères d’ampoules et rentrent à la maison, changés. L’essai I ended up being my own trout (jeux de fragments avec Éric Plamondon) explore quant à lui à l’écriture fragmentaire, en s’intéressant particulièrement aux effets qu’opèrent les fragments sur la lecture. Éric Plamondon, avec sa trilogie 1984, utilise la forme fragmentaire afin de jouer avec le lecteur : il le fait douter de ses certitudes et le guide vers une vision manipulée de l’Histoire. Le lecteur est alors confronté à la pluralité des interprétations et doit s’imposer comme auteur de sa propre lecture.

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L’imaginaire social français est aujourd’hui dominé par une peur lancinante. Au début du XXIe siècle, les angoisses démographiques et culturelles entretenues par une partie des intellectuels trouvent de nouvelles assises dans la popularisation de la fantasmatique du « grand remplacement », un scénario conspirationniste qui annonce un changement de population sur le territoire français où une civilisation orientale prend peu à peu la place des « idéaux occidentaux ». La littérature a la particularité de mettre en récit des représentations et des débats précis qui circulent dans l’imaginaire social. Cette étude évalue le travail d’invention spécifique à la littérature produit dans trois romans – L’Épuisant désir de ces choses de Renaud Camus, Petit frère d’Éric Zemmour et Soumission de Michel Houellebecq – qui créent, modifient et reconfigurent cette fantasmatique. Ces textes décrivent et anticipent la fin de la Ve République telle qu’elle est aujourd’hui connue, mais de façons différentes. Pour des raisons ethniques, civiques ou métaphysiques, ils laissent entendre que désormais « la France, c’est les autres! ».

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Rapport de recherche

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Latent variable models in finance originate both from asset pricing theory and time series analysis. These two strands of literature appeal to two different concepts of latent structures, which are both useful to reduce the dimension of a statistical model specified for a multivariate time series of asset prices. In the CAPM or APT beta pricing models, the dimension reduction is cross-sectional in nature, while in time-series state-space models, dimension is reduced longitudinally by assuming conditional independence between consecutive returns, given a small number of state variables. In this paper, we use the concept of Stochastic Discount Factor (SDF) or pricing kernel as a unifying principle to integrate these two concepts of latent variables. Beta pricing relations amount to characterize the factors as a basis of a vectorial space for the SDF. The coefficients of the SDF with respect to the factors are specified as deterministic functions of some state variables which summarize their dynamics. In beta pricing models, it is often said that only the factorial risk is compensated since the remaining idiosyncratic risk is diversifiable. Implicitly, this argument can be interpreted as a conditional cross-sectional factor structure, that is, a conditional independence between contemporaneous returns of a large number of assets, given a small number of factors, like in standard Factor Analysis. We provide this unifying analysis in the context of conditional equilibrium beta pricing as well as asset pricing with stochastic volatility, stochastic interest rates and other state variables. We address the general issue of econometric specifications of dynamic asset pricing models, which cover the modern literature on conditionally heteroskedastic factor models as well as equilibrium-based asset pricing models with an intertemporal specification of preferences and market fundamentals. We interpret various instantaneous causality relationships between state variables and market fundamentals as leverage effects and discuss their central role relative to the validity of standard CAPM-like stock pricing and preference-free option pricing.

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In this paper, we characterize the asymmetries of the smile through multiple leverage effects in a stochastic dynamic asset pricing framework. The dependence between price movements and future volatility is introduced through a set of latent state variables. These latent variables can capture not only the volatility risk and the interest rate risk which potentially affect option prices, but also any kind of correlation risk and jump risk. The standard financial leverage effect is produced by a cross-correlation effect between the state variables which enter into the stochastic volatility process of the stock price and the stock price process itself. However, we provide a more general framework where asymmetric implied volatility curves result from any source of instantaneous correlation between the state variables and either the return on the stock or the stochastic discount factor. In order to draw the shapes of the implied volatility curves generated by a model with latent variables, we specify an equilibrium-based stochastic discount factor with time non-separable preferences. When we calibrate this model to empirically reasonable values of the parameters, we are able to reproduce the various types of implied volatility curves inferred from option market data.

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This paper assesses the empirical performance of an intertemporal option pricing model with latent variables which generalizes the Hull-White stochastic volatility formula. Using this generalized formula in an ad-hoc fashion to extract two implicit parameters and forecast next day S&P 500 option prices, we obtain similar pricing errors than with implied volatility alone as in the Hull-White case. When we specialize this model to an equilibrium recursive utility model, we show through simulations that option prices are more informative than stock prices about the structural parameters of the model. We also show that a simple method of moments with a panel of option prices provides good estimates of the parameters of the model. This lays the ground for an empirical assessment of this equilibrium model with S&P 500 option prices in terms of pricing errors.

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The focus of the paper is the nonparametric estimation of an instrumental regression function P defined by conditional moment restrictions stemming from a structural econometric model : E[Y-P(Z)|W]=0 and involving endogenous variables Y and Z and instruments W. The function P is the solution of an ill-posed inverse problem and we propose an estimation procedure based on Tikhonov regularization. The paper analyses identification and overidentification of this model and presents asymptotic properties of the estimated nonparametric instrumental regression function.

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La causalité au sens de Granger est habituellement définie par la prévisibilité d'un vecteur de variables par un autre une période à l'avance. Récemment, Lutkepohl (1990) a proposé de définir la non-causalité entre deux variables (ou vecteurs) par la non-prévisibilité à tous les délais dans le futur. Lorsqu'on considère plus de deux vecteurs (ie. lorsque l'ensemble d'information contient les variables auxiliaires), ces deux notions ne sont pas équivalentes. Dans ce texte, nous généralisons d'abord les notions antérieures de causalités en considérant la causalité à un horizon donné h arbitraire, fini ou infini. Ensuite, nous dérivons des conditions nécessaires et suffisantes de non-causalité entre deux vecteurs de variables (à l'intérieur d'un plus grand vecteur) jusqu'à un horizon donné h. Les modèles considérés incluent les autoregressions vectorielles, possiblement d'ordre infini, et les modèles ARIMA multivariés. En particulier, nous donnons des conditions de séparabilité et de rang pour la non-causalité jusqu'à un horizon h, lesquelles sont relativement simples à vérifier.