The Inflation Bias When the Central Bank Targets, the Natural Rate of Unemployment

This paper studies the proposition that an inflation bias can arise in a setup where a central banker with asymmetric preferences targets the natural unemployment rate. Preferences are asymmetric in the sense that positive unemployment deviations from the natural rate are weighted more (or less) severely than negative deviations in the central banker's loss function. The bias is proportional to the conditional variance of unemployment. The time-series predictions of the model are evaluated using data from G7 countries. Econometric estimates support the prediction that the conditional variance of unemployment and the rate of inflation are positively related.

Fertility differentials of Jewish women living in Israel and the West Bank

Israël est l’un des pays développés les plus féconds dans le monde et maintient un taux de fécondité stable depuis 1995. Il a échappé à la chute spectaculaire de la fécondité qui a été observée dans la plupart des pays occidentaux. Le taux de fécondité était de 2,96 enfants par femme en 2009 (Statistical Abstract of Israel, 2010, tableau 3.14). Le maintien d’une si forte fécondité pourrait être dû à l’immigration et à la “guerre démographique” qui sévit entre les différentes communautés vivant dans le pays (Sardon, 2006). Toutefois, on observe une différence significative entre les niveaux de fécondité des juifs d’Israël et de Cisjordanie depuis plusieurs années. Les études qui portent sur la fécondité en Israël sont faites au niveau national, ce qui ne fournit aucune explication sur cette différence. Pour ces raisons, l’étude de la fécondité en Israël mérite une attention particulière. Ce projet vise à identifier les différents facteurs qui ont une incidence sur la fécondité des femmes juives vivant en Israël et en Cisjordanie. Il contribuera à une meilleure compréhension des comportements liés à la fécondité de la population juive de la Cisjordanie et peut fournir des indices sur les mécanismes complexes qui régissent les relations entre Juifs et Arabes dans les territoires occupés. Grâce aux données recueillies dans l’Enquête sociale générale de 2004 d’Israël,des analyses descriptives et explicatives ont été produites. Dans un premier temps, les facteurs qui ont un impact sur la fécondité dans chaque région ont été déterminés et par la suite, une analyse de l’importance de ces facteur sur la fécondité a été produite. Le nombre d’enfants nés de femmes âgées de 20 à 55 ans constitue la variable d’intérêt et les variables explicatives retenues sont les suivantes: religiosité, éducation, revenu familial mensuel, statut d’emploi, pays d’origine, âge et état matrimonial. Cette étude a montré que les femmes juives qui résident en Cisjordanie ont un nombre prévu d’enfants de 13% supérieur à celui des femmes juives qui résident en Israël lorsque l’on contrôle toutes les variables. Il est notamment montré que la religion joue un rôle important dans l’explication de la forte fécondité des femmes juives dans les deux régions, mais son impact est plus important en Israël. L’éducation joue également un rôle important dans la réduction du nombre prévu d’enfants, en particulier en Cisjordanie. Tous ces facteurs contribuent à expliquer les différents niveaux de fécondité dans les deux régions, mais l’étude montre que ces facteurs ne permettent pas une explication exhaustive de la forte fécondité en Israël et en Cisjordanie. D’autres forces qui ne sont pas mesurables doivent avoir une incidence sur la fécondité telles que le nationalisme ou la laïcisation, par exemple.

Développement d’un algorithme de branch-and-price-and-cut pour le problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités

De nombreux problèmes en transport et en logistique peuvent être formulés comme des modèles de conception de réseau. Ils requièrent généralement de transporter des produits, des passagers ou encore des données dans un réseau afin de satisfaire une certaine demande tout en minimisant les coûts. Dans ce mémoire, nous nous intéressons au problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités. Ce problème consiste à ouvrir un sous-ensemble des liens dans un réseau afin de satisfaire la demande, tout en respectant les contraintes de capacités sur les liens. L'objectif est de minimiser les coûts fixes associés à l'ouverture des liens et les coûts de transport des produits. Nous présentons une méthode exacte pour résoudre ce problème basée sur des techniques utilisées en programmation linéaire en nombres entiers. Notre méthode est une variante de l'algorithme de branch-and-bound, appelée branch-and-price-and-cut, dans laquelle nous exploitons à la fois la génération de colonnes et de coupes pour la résolution d'instances de grande taille, en particulier, celles ayant un grand nombre de produits. En nous comparant à CPLEX, actuellement l'un des meilleurs logiciels d'optimisation mathématique, notre méthode est compétitive sur les instances de taille moyenne et supérieure sur les instances de grande taille ayant un grand nombre de produits, et ce, même si elle n'utilise qu'un seul type d'inégalités valides.

L'algorithme de Branch and Price and Cut pour le problème de conception de réseaux avec coûts fixes et sans capacité

Le problème de conception de réseaux est un problème qui a été beaucoup étudié dans le domaine de la recherche opérationnelle pour ses caractéristiques, et ses applications dans des nombreux domaines tels que le transport, les communications, et la logistique. Nous nous intéressons en particulier dans ce mémoire à résoudre le problème de conception de réseaux avec coûts fixes et sans capacité, en satisfaisant les demandes de tous les produits tout en minimisant la somme des coûts de transport de ces produits et des coûts fixes de conception du réseau. Ce problème se modélise généralement sous la forme d’un programme linéaire en nombres entiers incluant des variables continues. Pour le résoudre, nous avons appliqué la méthode exacte de Branch-and-Bound basée sur une relaxation linéaire du problème avec un critère d’arrêt, tout en exploitant les méthodes de génération de colonnes et de génération de coupes. Nous avons testé la méthode de Branch-and-Price-and-Cut sur 156 instances divisées en cinq groupes de différentes tailles, et nous l’avons comparée à Cplex, l’un des meilleurs solveurs d’optimisation mathématique, ainsi qu’à la méthode de Branch-and- Cut. Notre méthode est compétitive et plus performante sur les instances de grande taille ayant un grand nombre de produits.