Changements sociaux, instabilité et bien-être psychologique : le rôle de la trajectoire de la privation relative

Les comparaisons temporelles sont essentielles pour s’évaluer. Plusieurs études se sont intéressées aux conséquences négatives d’être insatisfait à la suite de comparaisons temporelles désavantageuses (c.-à.-d., à la privation relative). Peu d’étude a toutefois examiné l’évolution de ce sentiment d’insatisfaction. Le présent mémoire propose que ressentir différents niveaux d’insatisfaction au fil du temps, soit une trajectoire instable d’insatisfaction, affecte négativement le bien-être psychologique. Trois études expérimentales ont été menées. Les résultats révèlent que percevoir une trajectoire instable d’insatisfaction affecte négativement le bien-être psychologique. Une quatrième étude corrélationnelle a été menée au Kirghizstan afin d’examiner si les perceptions d’insatisfaction et d’instabilité mesurées à fil de l’histoire d’un groupe sont associées au bien-être psychologique lors de changements sociaux. Les résultats suggèrent que percevoir un haut niveau d’instabilité et d’insatisfaction au fil du temps est associé négativement au bien-être. Les implications théoriques et méthodologiques sont discutées.

Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles

L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des voxels pour détecter et catégoriser différents états du cerveau. Ils sont plus agnostics que les méthodes d'analyses conventionnelles qui traitent systématiquement les patterns faibles et distribués comme du bruit. Dans le présent projet, nous utilisons ces classifieurs pour valider une hypothèse portant sur l'encodage des sons dans le cerveau humain. Plus précisément, nous cherchons à localiser des neurones, dans le cortex auditif primaire, qui détecteraient les modulations spectrales et temporelles présentes dans les sons. Nous utilisons les enregistrements fMRI de sujets soumis à 49 modulations spectro-temporelles différentes. L'analyse fMRI au moyen de classifieurs linéaires n'est pas standard, jusqu'à maintenant, dans ce domaine. De plus, à long terme, nous avons aussi pour objectif le développement de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique spécialisés pour les données fMRI. Pour ces raisons, une bonne partie des expériences vise surtout à étudier le comportement des classifieurs. Nous nous intéressons principalement à 3 classifieurs linéaires standards, soient l'algorithme machine à vecteurs de support (linéaire), l'algorithme régression logistique (régularisée) et le modèle bayésien gaussien naïf (variances partagées).

Sur la validation des modèles de séries chronologiques spatio-temporelles multivariées

Dans ce mémoire, nous avons utilisé le logiciel R pour la programmation.

Comparaisons de projections des niveaux d'incapacité de la population canadienne de 65 ans et plus en 2031

Le vieillissement de la population canadienne prévisible dans les prochaines années entrainera d’importants changements au point de vue social. L’un d’eux est l’augmentation fulgurante du nombre d’aînés en état d’incapacité. Utilisant le modèle de microsimulation LifePaths, cette recherche compare deux projections, ayant des méthodologies différentes, du nombre d’individus en incapacité de 65 ans et plus vivant en ménage privé en 2031. La première méthode utilise le module d’incapacité de LifePaths pour générer les individus en incapacité tandis que la seconde méthode utilise plutôt une régression logistique ordonnée pour les obtenir. Les projections du nombre d’individus en état d’incapacité des deux méthodes nous permettent une comparaison entre ces résultats. Suite à l’élaboration de tableaux et de graphiques permettant de tracer un portait de la situation, cette recherche essaie de démystifier les sources possibles à l’origine de ces différences. Les résultats montrent d’importantes différences entre les projections, spécifiquement pour les individus en état d’incapacité sévère. De plus, lorsqu’on s’intéresse aux variables d’intérêts, on remarque que les différences de projections d’effectifs sont importantes chez les hommes et les gens mariés. Par contre, lorsque les proportions sont analysées, c’est plutôt le groupe d’âges 80 ans et plus ainsi que les projections pour la province du Québec qui créent problème. Ces différences sont attribuables aux caractéristiques d’un modèle de microsimulation, aux populations de départ ainsi qu’aux paramètres définis. Les résultats démontrés dans cette recherche mettent en garde sur les travaux étudiant le nombre d’individus en incapacité dans le futur. Nos deux méthodes ayant des résultats différents, nous ne pouvons pas conclure avec certitude quelle sera la situation dans le futur.

La musicalité filmique : de l'avant-garde au cinéma contemporain, transformations temporelles et rythmiques

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

Comparaisons intersexes dans l'estimation des distances

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

Multiples bris communs en variance et en moyenne des panels de séries temporelles.

Rapport de recherche présenté à la Faculté des arts et des sciences en vue de l'obtention du grade de Maîtrise en sciences économiques.

Modélisation du carnet d'ordres limites et prévision de séries temporelles

Le contenu de cette thèse est divisé de la façon suivante. Après un premier chapitre d’introduction, le Chapitre 2 est consacré à introduire aussi simplement que possible certaines des théories qui seront utilisées dans les deux premiers articles. Dans un premier temps, nous discuterons des points importants pour la construction de l’intégrale stochastique par rapport aux semimartingales avec paramètre spatial. Ensuite, nous décrirons les principaux résultats de la théorie de l’évaluation en monde neutre au risque et, finalement, nous donnerons une brève description d’une méthode d’optimisation connue sous le nom de dualité. Les Chapitres 3 et 4 traitent de la modélisation de l’illiquidité et font l’objet de deux articles. Le premier propose un modèle en temps continu pour la structure et le comportement du carnet d’ordres limites. Le comportement du portefeuille d’un investisseur utilisant des ordres de marché est déduit et des conditions permettant d’éliminer les possibilités d’arbitrages sont données. Grâce à la formule d’Itô généralisée il est aussi possible d’écrire la valeur du portefeuille comme une équation différentielle stochastique. Un exemple complet de modèle de marché est présenté de même qu’une méthode de calibrage. Dans le deuxième article, écrit en collaboration avec Bruno Rémillard, nous proposons un modèle similaire mais cette fois-ci en temps discret. La question de tarification des produits dérivés est étudiée et des solutions pour le prix des options européennes de vente et d’achat sont données sous forme explicite. Des conditions spécifiques à ce modèle qui permettent d’éliminer l’arbitrage sont aussi données. Grâce à la méthode duale, nous montrons qu’il est aussi possible d’écrire le prix des options européennes comme un problème d’optimisation d’une espérance sur en ensemble de mesures de probabilité. Le Chapitre 5 contient le troisième article de la thèse et porte sur un sujet différent. Dans cet article, aussi écrit en collaboration avec Bruno Rémillard, nous proposons une méthode de prévision des séries temporelles basée sur les copules multivariées. Afin de mieux comprendre le gain en performance que donne cette méthode, nous étudions à l’aide d’expériences numériques l’effet de la force et la structure de dépendance sur les prévisions. Puisque les copules permettent d’isoler la structure de dépendance et les distributions marginales, nous étudions l’impact de différentes distributions marginales sur la performance des prévisions. Finalement, nous étudions aussi l’effet des erreurs d’estimation sur la performance des prévisions. Dans tous les cas, nous comparons la performance des prévisions en utilisant des prévisions provenant d’une série bivariée et d’une série univariée, ce qui permet d’illustrer l’avantage de cette méthode. Dans un intérêt plus pratique, nous présentons une application complète sur des données financières.

Les admissions hospitalières pour les infections urinaires: tendances temporelles, fardeau économique et facteurs prédicateurs de mauvaise évolution des patients

Résumé Introduction: Les infections urinaires (IU) sont les infections bactériennes les plus fréquentes chez les patients hospitalisés. Cette étude décrit les tendances temporelles d'admission et de mortalité liées aux hospitalisations pour les IU, ainsi que le fardeau économique associé. Les prédicteurs de mauvaise évolution clinique et de mortalité sont examinés par la suite. Méthodes: Les données ont été extraites à partir de la base de données du NIS entre le 1er janvier 1998 et le 31 décembre 2010. 1,717,181 hospitalisations liées aux IU ont été retenues. L'incidence et la mortalité ont été calculées et stratifiées selon le sexe, l'âge et la présence de sepsis. Les frais médians et totaux pour les hospitalisations sont calculés et ajustés pour l'inflation. Finalement, les prédicteurs d'avoir un sepsis induit par les IU et de mortalité sont examinés avec une analyse par régression logistique multivariée. Résultats: L'incidence globale d'hospitalisation et la mortalité associées aux IU voit une croissance annuel estimé (EAPC) de +4.764 et +4.610 respectivement (p<0.0001). L'augmentation d'incidence est le plus marquée pour les patients âgés de 55 à 64 ans (EAPC = +7.805; p<0.0001). Les frais médians par hospitalisation ont augmenté de $10 313 en 1998 à $21 049 en 2010 (EAPC +9.405; p<0.0001). Les frais globaux pour les hospitalisations des IU ont augmenté de $8.9 milliard en 1998 à $33.7 milliard en 2010 (EAPC +0.251; p<0.0001). Les patients âgés, de sexe masculin, de race afro-américaine, ainsi que les patients assurés par Medicaid ou ceux sans assurance, et les patients soignés à des centres non-académiques sont à risque plus important de mortalité (p<0.0001). Conclusion: L'incidence et la mortalité associées aux IU ont augmenté au cours de la dernière décennie. Les frais médians ajustés pour l'inflation ainsi que les frais globaux ont augmenté progressivement au cours de la période d'étude. Dans la cohorte étudiée, les patients âgés, de sexe masculin, de race afro-américaine, ainsi que les patients assurés par Medicaid ou ceux sans assurance, et les patients soignés à des centres non-académiques sont à risque plus important de mortalité. Ces données représentent des indicateurs de qualité de soins qui pourraient permettre d'adapter certaines politiques de soins de santé aux besoins des sous-populations plus vulnérables.

Méthode bayésienne de détection de rupture et/ou de tendance pour des données temporelles

Ce mémoire a pour but de déterminer des nouvelles méthodes de détection de rupture et/ou de tendance. Après une brève introduction théorique sur les splines, plusieurs méthodes de détection de rupture existant déjà dans la littérature seront présentées. Puis, de nouvelles méthodes de détection de rupture qui utilisent les splines et la statistique bayésienne seront présentées. De plus, afin de bien comprendre d’où provient la méthode utilisant la statistique bayésienne, une introduction sur la théorie bayésienne sera présentée. À l’aide de simulations, nous effectuerons une comparaison de la puissance de toutes ces méthodes. Toujours en utilisant des simulations, une analyse plus en profondeur de la nouvelle méthode la plus efficace sera effectuée. Ensuite, celle-ci sera appliquée sur des données réelles. Une brève conclusion fera une récapitulation de ce mémoire.

Latent Variable Models for Stochastic Discount Factors.

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.

Explaining the Persistence of Commodity Prices

This paper extends the Competitive Storage Model by incorporating prominent features of the production process and financial markets. A major limitation of this basic model is that it cannot successfully explain the degree of serial correlation observed in actual data. The proposed extensions build on the observation that in order to generate a high degree of price persistence, a model must incorporate features such that agents are willing to hold stocks more often than predicted by the basic model. We therefore allow unique characteristics of the production and trading mechanisms to provide the required incentives. Specifically, the proposed models introduce (i) gestation lags in production with heteroskedastic supply shocks, (ii) multiperiod forward contracts, and (iii) a convenience return to inventory holding. The rational expectations solutions for twelve commodities are numerically solved. Simulations are then employed to assess the effects of the above extensions on the time series properties of commodity prices. Results indicate that each of the features above partially account for the persistence and occasional spikes observed in actual data. Evidence is presented that the precautionary demand for stocks might play a substantial role in the dynamics of commodity prices.

Quadratic M-Estimators for ARCH-Type Processes

This paper addresses the issue of estimating semiparametric time series models specified by their conditional mean and conditional variance. We stress the importance of using joint restrictions on the mean and variance. This leads us to take into account the covariance between the mean and the variance and the variance of the variance, that is, the skewness and kurtosis. We establish the direct links between the usual parametric estimation methods, namely, the QMLE, the GMM and the M-estimation. The ususal univariate QMLE is, under non-normality, less efficient than the optimal GMM estimator. However, the bivariate QMLE based on the dependent variable and its square is as efficient as the optimal GMM one. A Monte Carlo analysis confirms the relevance of our approach, in particular, the importance of skewness.

Bootstrapping Autoregressions with Conditional Heteroskedasticity of Unknown Form

Conditional heteroskedasticity is an important feature of many macroeconomic and financial time series. Standard residual-based bootstrap procedures for dynamic regression models treat the regression error as i.i.d. These procedures are invalid in the presence of conditional heteroskedasticity. We establish the asymptotic validity of three easy-to-implement alternative bootstrap proposals for stationary autoregressive processes with m.d.s. errors subject to possible conditional heteroskedasticity of unknown form. These proposals are the fixed-design wild bootstrap, the recursive-design wild bootstrap and the pairwise bootstrap. In a simulation study all three procedures tend to be more accurate in small samples than the conventional large-sample approximation based on robust standard errors. In contrast, standard residual-based bootstrap methods for models with i.i.d. errors may be very inaccurate if the i.i.d. assumption is violated. We conclude that in many empirical applications the proposed robust bootstrap procedures should routinely replace conventional bootstrap procedures for autoregressions based on the i.i.d. error assumption.

Population Ethics and the Value of Life

Public policies often involve choices of alternatives in which the size and the composition of the population may vary. Examples are the allocation of resources to prenatal care and the design of aid packages to developing countries. In order to assess the corresponding feasible choices on normative grounds, criteria for social evaluation that are capable of performing variable-population comparisons are required. We review several important axioms for welfarist population principles and discuss the link between individual well-being and the desirability of adding a new person to a given society.