Intraoperative hemodynamic instability during and after separation from cardiopulmonary bypass : importance, mechanism and prevention

Chaque année, environ 1 à 1,25 million d’individus subiront une chirurgie cardiaque. [1] Environ 36 000 chirurgies cardiaques sont effectuées au Canada et 8000 procédures au Québec (http://www.ccs.ca). Le vieillissement de la population aura pour conséquence que la chirurgie cardiaque sera offerte à des patients de plus en plus à risque de complications, principalement en raison d’une co-morbidité plus importante, d’un risque de maladie coronarienne plus élevée, [2] d’une réserve physiologique réduite et par conséquent un risque plus élevé de mortalité à la suite d’une chirurgie cardiaque. L’une des complications significatives à la suite d’une chirurgie cardiaque est le sevrage difficile de la circulation extracorporelle. Ce dernier inclut la période au début du sevrage de la circulation extracorporelle et s’étend jusqu’au départ du patient de la salle d’opération. Lorsque le sevrage de la circulation extracorporelle est associé à une défaillance ventriculaire droite, la mortalité sera de 44 % à 86 %. [3-7] Par conséquent le diagnostic, l’identification des facteurs de risque, la compréhension du mécanisme, la prévention et le traitement du sevrage difficile de la circulation extracorporelle seront d’une importance majeure dans la sélection et la prise en charge des patients devant subir une chirurgie cardiaque. Les hypothèses de cette thèse sont les suivantes : 1) le sevrage difficile de la circulation extracorporelle est un facteur indépendant de mortalité et de morbidité, 2) le mécanisme du sevrage difficile de la circulation extracorporelle peut être approché d’une façon systématique, 3) la milrinone administrée par inhalation représente une alternative préventive et thérapeutique chez le patient à risque d’un sevrage difficile de la circulation extracorporelle après la chirurgie cardiaque.

Factor models, VARMA processes and parameter instability with applications in macroeconomics

Avec les avancements de la technologie de l'information, les données temporelles économiques et financières sont de plus en plus disponibles. Par contre, si les techniques standard de l'analyse des séries temporelles sont utilisées, une grande quantité d'information est accompagnée du problème de dimensionnalité. Puisque la majorité des séries d'intérêt sont hautement corrélées, leur dimension peut être réduite en utilisant l'analyse factorielle. Cette technique est de plus en plus populaire en sciences économiques depuis les années 90. Étant donnée la disponibilité des données et des avancements computationnels, plusieurs nouvelles questions se posent. Quels sont les effets et la transmission des chocs structurels dans un environnement riche en données? Est-ce que l'information contenue dans un grand ensemble d'indicateurs économiques peut aider à mieux identifier les chocs de politique monétaire, à l'égard des problèmes rencontrés dans les applications utilisant des modèles standards? Peut-on identifier les chocs financiers et mesurer leurs effets sur l'économie réelle? Peut-on améliorer la méthode factorielle existante et y incorporer une autre technique de réduction de dimension comme l'analyse VARMA? Est-ce que cela produit de meilleures prévisions des grands agrégats macroéconomiques et aide au niveau de l'analyse par fonctions de réponse impulsionnelles? Finalement, est-ce qu'on peut appliquer l'analyse factorielle au niveau des paramètres aléatoires? Par exemple, est-ce qu'il existe seulement un petit nombre de sources de l'instabilité temporelle des coefficients dans les modèles macroéconomiques empiriques? Ma thèse, en utilisant l'analyse factorielle structurelle et la modélisation VARMA, répond à ces questions à travers cinq articles. Les deux premiers chapitres étudient les effets des chocs monétaire et financier dans un environnement riche en données. Le troisième article propose une nouvelle méthode en combinant les modèles à facteurs et VARMA. Cette approche est appliquée dans le quatrième article pour mesurer les effets des chocs de crédit au Canada. La contribution du dernier chapitre est d'imposer la structure à facteurs sur les paramètres variant dans le temps et de montrer qu'il existe un petit nombre de sources de cette instabilité. Le premier article analyse la transmission de la politique monétaire au Canada en utilisant le modèle vectoriel autorégressif augmenté par facteurs (FAVAR). Les études antérieures basées sur les modèles VAR ont trouvé plusieurs anomalies empiriques suite à un choc de la politique monétaire. Nous estimons le modèle FAVAR en utilisant un grand nombre de séries macroéconomiques mensuelles et trimestrielles. Nous trouvons que l'information contenue dans les facteurs est importante pour bien identifier la transmission de la politique monétaire et elle aide à corriger les anomalies empiriques standards. Finalement, le cadre d'analyse FAVAR permet d'obtenir les fonctions de réponse impulsionnelles pour tous les indicateurs dans l'ensemble de données, produisant ainsi l'analyse la plus complète à ce jour des effets de la politique monétaire au Canada. Motivée par la dernière crise économique, la recherche sur le rôle du secteur financier a repris de l'importance. Dans le deuxième article nous examinons les effets et la propagation des chocs de crédit sur l'économie réelle en utilisant un grand ensemble d'indicateurs économiques et financiers dans le cadre d'un modèle à facteurs structurel. Nous trouvons qu'un choc de crédit augmente immédiatement les diffusions de crédit (credit spreads), diminue la valeur des bons de Trésor et cause une récession. Ces chocs ont un effet important sur des mesures d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et financiers. Contrairement aux autres études, notre procédure d'identification du choc structurel ne requiert pas de restrictions temporelles entre facteurs financiers et macroéconomiques. De plus, elle donne une interprétation des facteurs sans restreindre l'estimation de ceux-ci. Dans le troisième article nous étudions la relation entre les représentations VARMA et factorielle des processus vectoriels stochastiques, et proposons une nouvelle classe de modèles VARMA augmentés par facteurs (FAVARMA). Notre point de départ est de constater qu'en général les séries multivariées et facteurs associés ne peuvent simultanément suivre un processus VAR d'ordre fini. Nous montrons que le processus dynamique des facteurs, extraits comme combinaison linéaire des variables observées, est en général un VARMA et non pas un VAR comme c'est supposé ailleurs dans la littérature. Deuxièmement, nous montrons que même si les facteurs suivent un VAR d'ordre fini, cela implique une représentation VARMA pour les séries observées. Alors, nous proposons le cadre d'analyse FAVARMA combinant ces deux méthodes de réduction du nombre de paramètres. Le modèle est appliqué dans deux exercices de prévision en utilisant des données américaines et canadiennes de Boivin, Giannoni et Stevanovic (2010, 2009) respectivement. Les résultats montrent que la partie VARMA aide à mieux prévoir les importants agrégats macroéconomiques relativement aux modèles standards. Finalement, nous estimons les effets de choc monétaire en utilisant les données et le schéma d'identification de Bernanke, Boivin et Eliasz (2005). Notre modèle FAVARMA(2,1) avec six facteurs donne les résultats cohérents et précis des effets et de la transmission monétaire aux États-Unis. Contrairement au modèle FAVAR employé dans l'étude ultérieure où 510 coefficients VAR devaient être estimés, nous produisons les résultats semblables avec seulement 84 paramètres du processus dynamique des facteurs. L'objectif du quatrième article est d'identifier et mesurer les effets des chocs de crédit au Canada dans un environnement riche en données et en utilisant le modèle FAVARMA structurel. Dans le cadre théorique de l'accélérateur financier développé par Bernanke, Gertler et Gilchrist (1999), nous approximons la prime de financement extérieur par les credit spreads. D'un côté, nous trouvons qu'une augmentation non-anticipée de la prime de financement extérieur aux États-Unis génère une récession significative et persistante au Canada, accompagnée d'une hausse immédiate des credit spreads et taux d'intérêt canadiens. La composante commune semble capturer les dimensions importantes des fluctuations cycliques de l'économie canadienne. L'analyse par décomposition de la variance révèle que ce choc de crédit a un effet important sur différents secteurs d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et credit spreads. De l'autre côté, une hausse inattendue de la prime canadienne de financement extérieur ne cause pas d'effet significatif au Canada. Nous montrons que les effets des chocs de crédit au Canada sont essentiellement causés par les conditions globales, approximées ici par le marché américain. Finalement, étant donnée la procédure d'identification des chocs structurels, nous trouvons des facteurs interprétables économiquement. Le comportement des agents et de l'environnement économiques peut varier à travers le temps (ex. changements de stratégies de la politique monétaire, volatilité de chocs) induisant de l'instabilité des paramètres dans les modèles en forme réduite. Les modèles à paramètres variant dans le temps (TVP) standards supposent traditionnellement les processus stochastiques indépendants pour tous les TVPs. Dans cet article nous montrons que le nombre de sources de variabilité temporelle des coefficients est probablement très petit, et nous produisons la première évidence empirique connue dans les modèles macroéconomiques empiriques. L'approche Factor-TVP, proposée dans Stevanovic (2010), est appliquée dans le cadre d'un modèle VAR standard avec coefficients aléatoires (TVP-VAR). Nous trouvons qu'un seul facteur explique la majorité de la variabilité des coefficients VAR, tandis que les paramètres de la volatilité des chocs varient d'une façon indépendante. Le facteur commun est positivement corrélé avec le taux de chômage. La même analyse est faite avec les données incluant la récente crise financière. La procédure suggère maintenant deux facteurs et le comportement des coefficients présente un changement important depuis 2007. Finalement, la méthode est appliquée à un modèle TVP-FAVAR. Nous trouvons que seulement 5 facteurs dynamiques gouvernent l'instabilité temporelle dans presque 700 coefficients.

Alliance Politics in Hybrid Regimes : Political Stability and Instability since World War II

Cette thèse étudie la stabilité et l’instabilité politique des régimes hybrides. Elle pose la question suivante : dans quelles conditions l’autorité des élites au pouvoir est-elle reconnue ou contestée? Notre réponse s’articule en lien avec le caractère inclusif ou exclusif de la coalition dirigeante : c’est-à-dire, l’alliance stratégique des élites dirigeantes avec les groupes sociaux dominants. L’inclusion de ces derniers favorise le consentement et la stabilité; leur exclusion entraîne l’affrontement et l’instabilité politique. Sa composition dépend (i) du degré de violence organisée extra-légale et (ii) du degré de pénétration de l’État sur le territoire et dans l’économie. La première variable permet d’identifier quel groupe social au sein de l’État (militaires) ou du régime (partis d’opposition) est dominant et influence les formes de communication politique avec les élites dirigeantes. La deuxième variable permet d’identifier quel groupe social au sein de l’État (fonctionnaires) ou de la société (chefs locaux) est dominant et oriente les rapports entre les régions et le pouvoir central. L’apport de la recherche est d’approfondir notre compréhension des institutions politiques dans les régimes hybrides en mettant l’accent sur l’identité des groupes sociaux dominants dans un contexte donné. La thèse propose un modèle simple, flexible et original permettant d’appréhender des relations causales autrement contre-intuitives. En ce sens, la stabilité politique est également possible dans un pays où l’État est faible et/ou aux prises avec des mouvements de rébellion; et l’instabilité dans un contexte inverse. Tout dépend de la composition de la coalition dirigeante. Afin d’illustrer les liens logiques formulés et d’exposer les nuances de notre théorie, nous employons une analyse historique comparative de la coalition dirigeante en Malaisie (1957-2010), en Indonésie (1945-1998), au Sénégal (1960-2010) et au Paraguay (1945-2008). La principale conclusion est que les deux variables sont incontournables. L’une sans l’autre offre nécessairement une explication incomplète des alliances politiques qui forgent les conditions de stabilité et d'instabilité dans les régimes hybrides.