La régression de Poisson multiniveau généralisée au sein d’un devis longitudinal : un exemple de modélisation du nombre d’arrestations de membres de gangs de rue à Montréal entre 2005 et 2007

Les données comptées (count data) possèdent des distributions ayant des caractéristiques particulières comme la non-normalité, l’hétérogénéité des variances ainsi qu’un nombre important de zéros. Il est donc nécessaire d’utiliser les modèles appropriés afin d’obtenir des résultats non biaisés. Ce mémoire compare quatre modèles d’analyse pouvant être utilisés pour les données comptées : le modèle de Poisson, le modèle binomial négatif, le modèle de Poisson avec inflation du zéro et le modèle binomial négatif avec inflation du zéro. À des fins de comparaisons, la prédiction de la proportion du zéro, la confirmation ou l’infirmation des différentes hypothèses ainsi que la prédiction des moyennes furent utilisées afin de déterminer l’adéquation des différents modèles. Pour ce faire, le nombre d’arrestations des membres de gangs de rue sur le territoire de Montréal fut utilisé pour la période de 2005 à 2007. L’échantillon est composé de 470 hommes, âgés de 18 à 59 ans. Au terme des analyses, le modèle le plus adéquat est le modèle binomial négatif puisque celui-ci produit des résultats significatifs, s’adapte bien aux données observées et produit une proportion de zéro très similaire à celle observée.

Un modèle de gravité pour le commerce Canada-Etats-Unis et les effets frontières: une approche dynamique appliquée sur les données de panel sur la période 1990-1999.

Rapport de recherche

Approche par la distribution des pertes pour le risque opérationnel: un modèle bayésien de mélange de distribution avec fusion des données internes et externes pour la sévérité des pertes.

Rapport de recherche

Les déterminants des faillites bancaires dans les pays en développement: le cas des pays de l'Union économique et monétaire Ouest-africaine (UEMOA)

L’objectif de ce papier est de déterminer les facteurs susceptibles d’expliquer les faillites bancaires au sein de l’Union économique et monétaire ouest-africaine (UEMOA) entre 1980 et 1995. Utilisant le modèle logit conditionnel sur des données en panel, nos résultats montrent que les variables qui affectent positivement la probabilité de faire faillite des banques sont : i) le niveau d’endettement auprès de la banque centrale; ii) un faible niveau de comptes disponibles et à vue; iii) les portefeuilles d’effets commerciaux par rapport au total des crédits; iv) le faible montant des dépôts à terme de plus de 2 ans à 10 ans par rapport aux actifs totaux; et v) le ratio actifs liquides sur actifs totaux. En revanche, les variables qui contribuent positivement sur la vraisemblance de survie des banques sont les suivantes : i) le ratio capital sur actifs totaux; ii) les bénéfices nets par rapport aux actifs totaux; iii) le ratio crédit total sur actifs totaux; iv) les dépôts à terme à 2 ans par rapport aux actifs totaux; et v) le niveau des engagements sous forme de cautions et avals par rapport aux actifs totaux. Les ratios portefeuilles d’effets commerciaux et actifs liquides par rapport aux actifs totaux sont les variables qui expliquent la faillite des banques commerciales, alors que ce sont les dépôts à terme de plus de 2 ans à 10 ans qui sont à l’origine des faillites des banques de développement. Ces faillites ont été considérablement réduites par la création en 1989 de la commission de réglementation bancaire régionale. Dans l’UEMOA, seule la variable affectée au Sénégal semble contribuer positivement sur la probabilité de faire faillite.

Le secteur public et la convergence : une analyse avec des données régionales canadiennes.

Rapport de recherche

Utilisation des bases de données bibliographiques spécialisées en traduction médicale

Département de linguistique et de traduction

La protection des données personnelles en France

Un résumé en anglais est également disponible.

L’encadrement juridique du traitement informatisé des données relatives à la santé : perspective europeo-canadienne

Le recours aux technologies de l’information et de la communication dans tous les domaines de la vie politique, économique et sociale doit s’accompagner d’une réflexion quant à la pertinence ou non de compléter, de réviser en tout ou en partie l’encadrement juridique applicable à un secteur donné. Cette orientation est particulièrement importante lorsqu’il s’agit d’informatiser le traitement des données relatives à la santé. Pour appréhender les éléments cruciaux de cette problématique, les auteurs s’intéressent à l’encadrement actuel et à certains enjeux inhérents à cette « nouvelle » façon d’envisager la gestion de ces données et ce dans une perspective europeo-canadienne.

Les bases de données génétiques populationnelles : Un encadrement éthique Et juridique spécifique nécessaire ?

Les récentes avancées scientifiques et les nouveaux développements technologiques, notamment l’avènement de la bioinformatique, ont conduit à l’émergence de bases de données génétiques aux caractéristiques et structures différentes, et, parallèlement à la prolifération de textes éthiques et juridiques visant à en réglementer les aspects.

Comment appliquer les règles de protection des données aux transferts de données personnelles dans une société à la fois globale mais également multi-économique et multiculturelle ?

Un résumé en anglais est également disponible. Article qui reprend une allocution présentée lors de la Conférence organisée conjointement par l’US Department of Commerce et le Groupe de l’article 29, Bruxelles, Centre Borschette, les 23 et 24 octobre 2006.