Development and testing of an analytical framework for immunization program planning in Canada

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Testing Mean-Variance Efficiency in CAPM with Possibly Non-Gaussian Errors : An Exact Simulation-Based Approach

In this paper we propose exact likelihood-based mean-variance efficiency tests of the market portfolio in the context of Capital Asset Pricing Model (CAPM), allowing for a wide class of error distributions which include normality as a special case. These tests are developed in the frame-work of multivariate linear regressions (MLR). It is well known however that despite their simple statistical structure, standard asymptotically justified MLR-based tests are unreliable. In financial econometrics, exact tests have been proposed for a few specific hypotheses [Jobson and Korkie (Journal of Financial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gib-bons, Ross and Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)], most of which depend on normality. For the gaussian model, our tests correspond to Gibbons, Ross and Shanken’s mean-variance efficiency tests. In non-gaussian contexts, we reconsider mean-variance efficiency tests allowing for multivariate Student-t and gaussian mixture errors. Our framework allows to cast more evidence on whether the normality assumption is too restrictive when testing the CAPM. We also propose exact multivariate diagnostic checks (including tests for multivariate GARCH and mul-tivariate generalization of the well known variance ratio tests) and goodness of fit tests as well as a set estimate for the intervening nuisance parameters. Our results [over five-year subperiods] show the following: (i) multivariate normality is rejected in most subperiods, (ii) residual checks reveal no significant departures from the multivariate i.i.d. assumption, and (iii) mean-variance efficiency tests of the market portfolio is not rejected as frequently once it is allowed for the possibility of non-normal errors.

Analysis of the Ethical, Social and Legal Issues Related to the Delivery of the Prenatal Genetic Testing in Argentina

L'introduction de nouvelles biotechnologies dans tout système de soins de santé est un processus complexe qui est étroitement lié aux facteurs économiques, politiques et culturels, et, par conséquent, demande de remettre en cause plusieurs questions sociales et éthiques. Dans la situation particulière de l’Argentine - c’est-à-dire: de grandes inégalités sociales entre les citoyens, la rareté des ressources sanitaires, l’accès limité aux services de base, l’absence de politiques spécifiques - l'introduction de technologies génétiques pose de sérieux défis qui doivent impérativement être abordés par les décideurs politiques. Ce projet examine le cas des tests génétiques prénataux dans le contexte du système de santé argentin pour illustrer comment leur introduction peut être complexe dans une nation où l’accès égale aux services de santé doit encore être amélioré. Il faut également examiner les restrictions légales et les préceptes religieux qui influencent l'utilisation des technologies génétiques, ce qui souligne la nécessite de développer un cadre de référence intégral pour le processus d'évaluation des technologies afin d’appuyer l’élaboration de recommandations pour des politiques cohérentes et novatrices applicables au contexte particulier de l’Argentine.