6 resultados para constancy

em Université de Montréal, Canada


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Thèse de doctorat effectuée en cotutelle au Département de philosophie Faculté des arts et des sciences de l’Université de Montréal et au département de philosophie école doctorale V de l’Université de la Sorbonne – Paris IV. Soutenue à Paris le 8 avril 2010.

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

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Nous développons dans cette thèse, des méthodes de bootstrap pour les données financières de hautes fréquences. Les deux premiers essais focalisent sur les méthodes de bootstrap appliquées à l’approche de "pré-moyennement" et robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. En se basant sur cette ap- proche d’estimation de la volatilité intégrée en présence d’erreurs de microstructure, nous développons plusieurs méthodes de bootstrap qui préservent la structure de dépendance et l’hétérogénéité dans la moyenne des données originelles. Le troisième essai développe une méthode de bootstrap sous l’hypothèse de Gaussianité locale des données financières de hautes fréquences. Le premier chapitre est intitulé: "Bootstrap inference for pre-averaged realized volatility based on non-overlapping returns". Nous proposons dans ce chapitre, des méthodes de bootstrap robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Particulièrement nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée utilisant des rendements "pré-moyennés" proposés par Podolskij et Vetter (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à hautes fréquences consécutifs qui ne se chevauchent pas. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. Le non-chevauchement des blocs fait que les rendements "pré-moyennés" sont asymptotiquement indépendants, mais possiblement hétéroscédastiques. Ce qui motive l’application du wild bootstrap dans ce contexte. Nous montrons la validité théorique du bootstrap pour construire des intervalles de type percentile et percentile-t. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap peut améliorer les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques, pourvu que le choix de la variable externe soit fait de façon appropriée. Nous illustrons ces méthodes en utilisant des données financières réelles. Le deuxième chapitre est intitulé : "Bootstrapping pre-averaged realized volatility under market microstructure noise". Nous développons dans ce chapitre une méthode de bootstrap par bloc basée sur l’approche "pré-moyennement" de Jacod et al. (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à haute fréquences consécutifs qui se chevauchent. Le chevauchement des blocs induit une forte dépendance dans la structure des rendements "pré-moyennés". En effet les rendements "pré-moyennés" sont m-dépendant avec m qui croît à une vitesse plus faible que la taille d’échantillon n. Ceci motive l’application d’un bootstrap par bloc spécifique. Nous montrons que le bloc bootstrap suggéré par Bühlmann et Künsch (1995) n’est valide que lorsque la volatilité est constante. Ceci est dû à l’hétérogénéité dans la moyenne des rendements "pré-moyennés" au carré lorsque la volatilité est stochastique. Nous proposons donc une nouvelle procédure de bootstrap qui combine le wild bootstrap et le bootstrap par bloc, de telle sorte que la dépendance sérielle des rendements "pré-moyennés" est préservée à l’intérieur des blocs et la condition d’homogénéité nécessaire pour la validité du bootstrap est respectée. Sous des conditions de taille de bloc, nous montrons que cette méthode est convergente. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles. Le troisième chapitre est intitulé: "Bootstrapping realized covolatility measures under local Gaussianity assumption". Dans ce chapitre nous montrons, comment et dans quelle mesure on peut approximer les distributions des estimateurs de mesures de co-volatilité sous l’hypothèse de Gaussianité locale des rendements. En particulier nous proposons une nouvelle méthode de bootstrap sous ces hypothèses. Nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée et sur le beta réalisé. Nous montrons que la nouvelle méthode de bootstrap appliquée au beta réalisé était capable de répliquer les cummulants au deuxième ordre, tandis qu’il procurait une amélioration au troisième degré lorsqu’elle est appliquée à la volatilité réalisée. Ces résultats améliorent donc les résultats existants dans cette littérature, notamment ceux de Gonçalves et Meddahi (2009) et de Dovonon, Gonçalves et Meddahi (2013). Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques et les résultats de bootstrap existants. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles.

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Le but de cette étude est de vérifier l'apport de la stéréoscopie dans le phénomène de la constance de forme. La méthode utilisée consiste à mesurer la performance de différents participants (temps de réponse et de taux d'erreurs) à une tâche de prospection visuelle. Quatre groupes de participants ont effectué la tâche. Le premier groupe a été exposé à une présentation stéréoscopique des stimuli, le deuxième groupe à une présentation des stimuli en stéréoscopie inversée (la disparité binoculaire était inversée), le troisième groupe à des stimuli comprenant une information de texture, mais sans stéréoscopie et le quatrième groupe à des stimuli bi-dimensionnels, sans texture. Une interaction entre les effets de rotation (points de vue familiers vs. points de vue non familiers) et le type d'information de profondeur disponible (stéréoscopie, stéréoscopie inversée, texture ou ombrage) a été mise en évidence, le coût de rotation étant plus faible au sein du groupe exposé à une présentation en stéréoscopie inversée. Ces résultats appuient l'implication de représentations tridimensionnelles dans le traitement de l'information visuelle.

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Les buts des recherches présentées dans cette thèse étaient d’évaluer le rôle de la stéréoscopie dans la reconnaissance de forme, dans la perception du relief et dans la constance de forme. La première étude a examiné le rôle de la stéréoscopie dans la perception des formes visuelles en utilisant une tâche de reconnaissance de formes. Les stimuli pouvaient être présentés en 2D, avec disparité normale (3D) ou avec disparité inversée. La performance de reconnaissance était meilleure avec les modes de présentation 2D et 3D qu’avec la 3D inversée. Cela indique que la stéréoscopie contribue à la reconnaissance de forme. La deuxième étude s’est intéressée à la contribution conjointe de l’ombrage et de la stéréoscopie dans la perception du relief des formes. Les stimuli étaient des images d’une forme 3D convexe synthétique présentée sous un point de vue menant à une ambigüité quant à sa convexité. L’illumination pouvait provenir du haut ou du bas et de la gauche ou de la droite, et les stimuli étaient présentés dichoptiquement avec soit de la disparité binoculaire normale, de la disparité inversée ou sans disparité entre les vues. Les participants ont répondu que les formes étaient convexes plus souvent lorsque la lumière provenait du haut que du bas, plus souvent avec la disparité normale qu’en 2D, et plus souvent avec absence de disparité qu’avec disparité inversée. Les effets de direction d’illumination et du mode de présentation étaient additifs, c’est-à-dire qu’ils n’interagissaient pas. Cela indique que l’ombrage et la stéréoscopie contribuent indépendamment à la perception du relief des formes. La troisième étude a évalué la contribution de la stéréoscopie à la constance de forme, et son interaction avec l’expertise perceptuelle. Elle a utilisé trois tâches de discrimination séquentielle de trombones tordus ayant subi des rotations en profondeur. Les stimuli pouvaient être présentés sans stéréoscopie, avec stéréoscopie normale ou avec stéréoscopie inversée. Dans la première moitié de l’Exp. 1, dans laquelle les variations du mode de présentation étaient intra-sujets, les performances étaient meilleures en 3D qu’en 2D et qu’en 3D inversée. Ces effets ont été renversés dans la seconde moitié de l’expérience, et les coûts de rotation sont devenus plus faibles pour la 2D et la 3D inversée que pour la 3D. Dans les Exps. 2 (variations intra-sujets du mode de présentation, avec un changement de stimuli au milieu de l’expérience) et 3 (variations inter-sujets du mode de présentation), les effets de rotation étaient en tout temps plus faibles avec stéréoscopie qu’avec stéréoscopie inversée et qu’en 2D, et plus faibles avec stéréoscopie inversée que sans stéréoscopie. Ces résultats indiquent que la stéréoscopie contribue à la constance de forme. Toutefois, cela demande qu’elle soit valide avec un niveau minimal de consistance, sinon elle devient stratégiquement ignorée. En bref, les trois études présentées dans cette thèse ont permis de montrer que la stéréoscopie contribue à la reconnaissance de forme, à la perception du relief et à la constance de forme. De plus, l’ombrage et la stéréoscopie sont intégrés linéairement.

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Le but de ce travail est d’étudier la faisabilité de la détection de mouvements dans des séquences d’images en utilisant l’équation de continuité et la dynamique de supraconductivité. Notre approche peut être motivée par le fait que l’équation de continuité apparait dans plusieurs techniques qui estiment le flot optique. Un grand nombre de techniques qui utilisent les flots optiques utilisent une contrainte appelée contrainte de l’invariance lumineuse. La dynamique de supraconductivité nous permet de nous affranchir de la contrainte de l’invariance lumineuse. Les expériences se feront avec la base de données de séquences d’images CDNET 2014. Pour obtenir les résultats numériques en terme de score F1, une combinaison sera faite par la suite entre la dynamique de supraconductivité et un méchanisme d’attention qui est un résumé des vérites de terrain.