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.

Finite-Sample Simulation-Based Inference in VAR Models with Applications to Order Selection and Causality Testing

Statistical tests in vector autoregressive (VAR) models are typically based on large-sample approximations, involving the use of asymptotic distributions or bootstrap techniques. After documenting that such methods can be very misleading even with fairly large samples, especially when the number of lags or the number of equations is not small, we propose a general simulation-based technique that allows one to control completely the level of tests in parametric VAR models. In particular, we show that maximized Monte Carlo tests [Dufour (2002)] can provide provably exact tests for such models, whether they are stationary or integrated. Applications to order selection and causality testing are considered as special cases. The technique developed is applied to quarterly and monthly VAR models of the U.S. economy, comprising income, money, interest rates and prices, over the period 1965-1996.

Latent Variable Models for Stochastic Discount Factors.

Latent variable models in finance originate both from asset pricing theory and time series analysis. These two strands of literature appeal to two different concepts of latent structures, which are both useful to reduce the dimension of a statistical model specified for a multivariate time series of asset prices. In the CAPM or APT beta pricing models, the dimension reduction is cross-sectional in nature, while in time-series state-space models, dimension is reduced longitudinally by assuming conditional independence between consecutive returns, given a small number of state variables. In this paper, we use the concept of Stochastic Discount Factor (SDF) or pricing kernel as a unifying principle to integrate these two concepts of latent variables. Beta pricing relations amount to characterize the factors as a basis of a vectorial space for the SDF. The coefficients of the SDF with respect to the factors are specified as deterministic functions of some state variables which summarize their dynamics. In beta pricing models, it is often said that only the factorial risk is compensated since the remaining idiosyncratic risk is diversifiable. Implicitly, this argument can be interpreted as a conditional cross-sectional factor structure, that is, a conditional independence between contemporaneous returns of a large number of assets, given a small number of factors, like in standard Factor Analysis. We provide this unifying analysis in the context of conditional equilibrium beta pricing as well as asset pricing with stochastic volatility, stochastic interest rates and other state variables. We address the general issue of econometric specifications of dynamic asset pricing models, which cover the modern literature on conditionally heteroskedastic factor models as well as equilibrium-based asset pricing models with an intertemporal specification of preferences and market fundamentals. We interpret various instantaneous causality relationships between state variables and market fundamentals as leverage effects and discuss their central role relative to the validity of standard CAPM-like stock pricing and preference-free option pricing.

Tests of Conditional Asset Pricing Models in the Brazilian Stock Market

In this paper, we test a version of the conditional CAPM with respect to a local market portfolio, proxied by the Brazilian stock index during the 1976-1992 period. We also test a conditional APT model by using the difference between the 30-day rate (Cdb) and the overnight rate as a second factor in addition to the market portfolio in order to capture the large inflation risk present during this period. The conditional CAPM and APT models are estimated by the Generalized Method of Moments (GMM) and tested on a set of size portfolios created from a total of 25 securities exchanged on the Brazilian markets. The inclusion of this second factor proves to be crucial for the appropriate pricing of the portfolios.

Computation and Analysis of Multiple Structural-Change Models

In a recent paper, Bai and Perron (1998) considered theoretical issues related to the limiting distribution of estimators and test statistics in the linear model with multiple structural changes. In this companion paper, we consider practical issues for the empirical applications of the procedures. We first address the problem of estimation of the break dates and present an efficient algorithm to obtain global minimizers of the sum of squared residuals. This algorithm is based on the principle of dynamic programming and requires at most least-squares operations of order O(T 2) for any number of breaks. Our method can be applied to both pure and partial structural-change models. Secondly, we consider the problem of forming confidence intervals for the break dates under various hypotheses about the structure of the data and the errors across segments. Third, we address the issue of testing for structural changes under very general conditions on the data and the errors. Fourth, we address the issue of estimating the number of breaks. We present simulation results pertaining to the behavior of the estimators and tests in finite samples. Finally, a few empirical applications are presented to illustrate the usefulness of the procedures. All methods discussed are implemented in a GAUSS program available upon request for non-profit academic use.

Finite-Sample Inference Methods for Simultaneous Equations and Models with Unobserved and Generated Regressors

We propose finite sample tests and confidence sets for models with unobserved and generated regressors as well as various models estimated by instrumental variables methods. The validity of the procedures is unaffected by the presence of identification problems or \"weak instruments\", so no detection of such problems is required. We study two distinct approaches for various models considered by Pagan (1984). The first one is an instrument substitution method which generalizes an approach proposed by Anderson and Rubin (1949) and Fuller (1987) for different (although related) problems, while the second one is based on splitting the sample. The instrument substitution method uses the instruments directly, instead of generated regressors, in order to test hypotheses about the \"structural parameters\" of interest and build confidence sets. The second approach relies on \"generated regressors\", which allows a gain in degrees of freedom, and a sample split technique. For inference about general possibly nonlinear transformations of model parameters, projection techniques are proposed. A distributional theory is obtained under the assumptions of Gaussian errors and strictly exogenous regressors. We show that the various tests and confidence sets proposed are (locally) \"asymptotically valid\" under much weaker assumptions. The properties of the tests proposed are examined in simulation experiments. In general, they outperform the usual asymptotic inference methods in terms of both reliability and power. Finally, the techniques suggested are applied to a model of Tobin’s q and to a model of academic performance.

Aggregations and Marginalization of GARCH and Stochastic Volatility Models

The GARCH and Stochastic Volatility paradigms are often brought into conflict as two competitive views of the appropriate conditional variance concept : conditional variance given past values of the same series or conditional variance given a larger past information (including possibly unobservable state variables). The main thesis of this paper is that, since in general the econometrician has no idea about something like a structural level of disaggregation, a well-written volatility model should be specified in such a way that one is always allowed to reduce the information set without invalidating the model. To this respect, the debate between observable past information (in the GARCH spirit) versus unobservable conditioning information (in the state-space spirit) is irrelevant. In this paper, we stress a square-root autoregressive stochastic volatility (SR-SARV) model which remains true to the GARCH paradigm of ARMA dynamics for squared innovations but weakens the GARCH structure in order to obtain required robustness properties with respect to various kinds of aggregation. It is shown that the lack of robustness of the usual GARCH setting is due to two very restrictive assumptions : perfect linear correlation between squared innovations and conditional variance on the one hand and linear relationship between the conditional variance of the future conditional variance and the squared conditional variance on the other hand. By relaxing these assumptions, thanks to a state-space setting, we obtain aggregation results without renouncing to the conditional variance concept (and related leverage effects), as it is the case for the recently suggested weak GARCH model which gets aggregation results by replacing conditional expectations by linear projections on symmetric past innovations. Moreover, unlike the weak GARCH literature, we are able to define multivariate models, including higher order dynamics and risk premiums (in the spirit of GARCH (p,p) and GARCH in mean) and to derive conditional moment restrictions well suited for statistical inference. Finally, we are able to characterize the exact relationships between our SR-SARV models (including higher order dynamics, leverage effect and in-mean effect), usual GARCH models and continuous time stochastic volatility models, so that previous results about aggregation of weak GARCH and continuous time GARCH modeling can be recovered in our framework.

Tests of Conditional Asset Pricing Models in the Brazilian Stock Market

In this paper, we test a version of the conditional CAPM with respect to a local market portfolio, proxied by the Brazilian stock index during the 1976-1992 period. We also test a conditional APT model by using the difference between the 30-day rate (Cdb) and the overnight rate as a second factor in addition to the market portfolio in order to capture the large inflation risk present during this period. the conditional CAPM and APT models are estimated by the Generalized Method of Moments (GMM) and tested on a set of size portfolios created from a total of 25 securities exchanged on the Brazilian markets. the inclusion of this second factor proves to be crucial for the appropriate pricing of the portfolios.

On the Optimal Order of Natural Resource Use When the Capacity of the Inexhaustible Substitute is Limited.

Consider a general equilibrium framework where the marginal cost of extraction from several deposits of an exhaustible resource is constant in terms of an inexhaustible perfect substitute and differs between deposits. the instantaneous rate of production form the inexhaustible resource is subject to a capacity constraint.

Influence du chondroïtine sulfate (CS) sur l’activité et l’expression de plusieurs isoformes du cytochrome P450 et de la NADPH P450 réductase

Le CS fait partie de la famille des SYSADOA (SYmptomatic Slow Acting Drugs for OsteoArthritis) et est utilisé par les patients avec de l’ostéoarthrose de façon chronique pour ses propriétés anti-inflammatoires. Étant donné que ces patients reçoivent d’autres médicaments, il était intéressant de documenter les effets du CS sur le cytochrome P450 et la NADPH-réductase (NADPH). Pour cette étude, deux modèles ont été utilisés: des lapins témoins (LT) et des lapins avec une réaction inflammatoire (LRI) afin de diminuer l’activité et l’expression du CYP. Six groupes contenant chacun cinq lapins ont été utilisés: un groupe sans CS et deux groupes qui ont pris oralement dans l’eau approximativement 20.5 mg/kg/jour de CS pendant 20 et 30 jours; les lapins des trois groupes restants ont pris du CS comme décrit plus haut, mais ont reçu 5 ml sous-cutanées de térébenthine afin de produire une réaction inflammatoire aseptique (RIA) deux jours avant leur sacrifice, c’est-à-dire aux jours -2, 18 et 28. Les hépatocytes ont été isolés pour évaluer l’activité et l’expression du CYP3A6, CYP1A2 et NADPH et aussi le ARNm de ces protéines. In vitro, nous avons étudié l’effet de différentes concentrations de CS-disaccharides sulfatés, 4S, 6S, et 4,6S de CS, sur l’activité et l’expression du CYP1A2 et du CYP3A6. Pour documenter la présence de la réaction inflammatoire, nous avons mesure les mucoprotéines, dans le sérum des lapins avec une réaction inflammatoire. Aussi nous avons mesuré la présence de l’oxide nitrique (NO) chez les hépatocytes de lapins contrôles et chez les hépatocytes des lapins avec une réaction inflammatoire. La translocation nucléaire du NF-κB a été etudiée par fluorescence chez les hépatocytes. Par comparaison aux lapins témoins, l’administration du CS pendant 20 et 30 jours n’affecte pas l’activité du CYP3A6 et du CYP1A2. La RIA a augmenté les mucoprotéines à 95,1±5,7 vs 8,4±1,6 mg/dl dans les lapins témoins (p<0,05). La RIA a diminué l’activité du CYP3A6 de 62% et l’activité du CYP 1A2 de 54%. Le CS n’empêché pas la diminution du CYP1A2 produite par la RIA. Par ailleurs, le CS n’affecte pas l’activité ni l’expression de la NADPH. La translocation nucléaire de NF-κB a été empêche par l’administration chronique de CS aux lapins avec RIA; en plus, la concentration de l’oxide nitrique n’a pas démontré une augmentation en présence de CS; par contre, CS n’empêche pas l’augmentation des séromucoïdes. Au contraire, CS affecte la diminution du CYP3A6 en fonction de temps et secondaire à la RIA. Dans ce group, CS a rétabli le niveau des protéines du CYP3A6 observé dans le group de lapins témoins. Pourtant cette croissance été independante de mRNA qui garde un niveau trés bas. Le plus remarcable a été la manière dont CS a augmenté la protéine du CYP3A6, sans avoir rétabli l’activité de cet isoforme. Finalement, in vitro, CS et ses trois disaccharides sulfatés (4S, 6S et 4,6S) n’affectent ni l’activité ni l’expression de CYP1A2, CYP3A6 et de la NADPH. En conclusion, l’administration chronique de CS n’affecte pas l’activité ni l’expression du CYP1A2, ou la diminution du CYP1A2 produite par la réaction inflammatoire. Le CS n’affecte pas l’activité ni l’expression du NADPH. Cependant, CS empêche la diminution du CYP3A6 en fonction de temps et secondaire à la RIA.

Immuno-oncology of human prostate cancer : phenotypical characterization and study of the tumor-derived, androgen-regulated immunosuppressive microenvironment

Le cancer de la prostate est le cancer le plus fréquemment diagnostiqué chez les hommes canadiens et la troisième cause de décès relié au cancer. Lorsque diagnostiqué à un stade précoce de la maladie, le cancer de la prostate est traité de manière curative par chirurgie et radiothérapie. Par contre, les thérapies actuelles ne peuvent éradiquer la maladie lorsqu’elle progresse à des stades avancés. Ces thérapies, comme la chimiothérapie et l’hormonothérapie, demeurent donc palliatives. Il est primordial d’optimiser de nouvelles thérapies visant l’élimination des cellules cancéreuses chez les patients atteints des stades avancés de la maladie. Une de ces nouvelles options thérapeutiques est l’immunothérapie. L’immunothérapie du cancer a fait des progrès considérables durant les dernières années. Cependant, les avancements encourageants obtenus lors d’essais précliniques ne se sont pas encore traduits en des résultats cliniques significatifs. En ce qui concerne le cancer de la prostate, les résultats négligeables suivants des interventions immunothérapeutiques peuvent être causés par le fait que la plupart des études sur le microenvironnement immunologique furent effectuées chez des modèles animaux. De plus la majorité des études sur l’immunologie tumorale humaine furent effectuées chez des patients atteints d’autres cancers, tels que le mélanome, et non chez les patients atteints du cancer de la prostate. Donc, le but central de cette thèse de doctorat est d’étudier le microenvironnement immunologique chez les patients atteints du cancer de la prostate afin de mieux définir les impacts de la tumeur sur le développement de la réponse immunitaire antitumorale. Pour réaliser ce projet, nous avons établi deux principaux objectifs de travail : (i) la caractérisation précise des populations des cellules immunitaires infiltrant la tumeur primaire et les ganglions métastatiques chez les patients atteints du cancer de la prostate; (ii) l’identification et l’étude des mécanismes immunosuppressifs exprimés par les cellules cancéreuses de la prostate. Les résultats présentés dans cette thèse démontrent que la progression du cancer de la prostate est associée au développement d’un microenvironnement immunosuppressif qui, en partie, est régulé par la présence des androgènes. L’étude initiale avait comme but la caractérisation du microenvironnement immunologique des ganglions drainant la tumeur chez des patients du cancer de la prostate. Les résultats présentés dans le chapitre III nous a permis de démontrer que les ganglions métastatiques comportent des signes cellulaires et histopathologiques associés à une faible réactivité immunologique. Cette immunosuppression ganglionnaire semble dépendre de la présence des cellules métastatiques puisque des différences immunologiques notables existent entre les ganglions non-métastatiques et métastatiques chez un même patient. La progression du cancer de la prostate semble donc associée au développement d’une immunosuppression affectant les ganglions drainant la tumeur primaire. Par la suite, nous nous sommes intéressés à l’impact de la thérapie par déplétion des androgènes (TDA) sur le microenvironnement immunologique de la tumeur primaire. La TDA est associée à une augmentation marquée de l’inflammation prostatique. De plus, les protocoles d’immunothérapies pour le cancer de la prostate actuellement évalués en phase clinique sont dirigés aux patients hormonoréfractaires ayant subi et échoué la thérapie. Cependant, peu d’information existe sur la nature de l’infiltrat de cellules immunes chez les patients castrés. Il est donc essentiel de connaître la nature de cet infiltrat afin de savoir si celui-ci peut répondre de manière favorable à une intervention immunothérapeutique. Dans le chapitre IV, je présente les résultats sur l’abondance des cellules immunes infiltrant la tumeur primaire suivant la TDA. Chez les patients castrés, les densités de lymphocytes T CD3+ et CD8+ ainsi que des macrophages CD68+ sont plus importantes que chez les patients contrôles. Nous avons également observé une corrélation entre la densité de cellules NK et une diminution du risque de progression de la maladie (rechute biochimique). Inversement, une forte infiltration de macrophages est associée à un plus haut risque de progression. Conjointement, durant cette étude, nous avons développé une nouvelle approche informatisée permettant la standardisation de la quantification de l’infiltrat de cellules immunes dans les échantillons pathologiques. Cette approche facilitera la comparaison d’études indépendantes sur la densité de l’infiltrat immun. Ces résultats nous ont donc permis de confirmer que les effets pro-inflammatoires de la TDA chez les patients du cancer de la prostate ciblaient spécifiquement les lymphocytes T et les macrophages. L’hypothèse intéressante découlant de cette étude est que les androgènes pourraient réguler l’expression de mécanismes immunosuppressifs dans la tumeur primaire. Dans le chapitre V, nous avons donc étudié l’expression de mécanismes immunosuppressifs par les cellules cancéreuses du cancer de la prostate ainsi que leur régulation par les androgènes. Notre analyse démontre que les androgènes augmentent l’expression de molécules à propriétés immunosuppressives telles que l’arginase I et l’arginase II. Cette surexpression dépend de l’activité du récepteur aux androgènes. Chez les patients castrés, l’expression de l’arginase II était diminuée suggérant une régulation androgénique in vivo. Nous avons observé que l’arginase I et l’arginase II participent à la prolifération des cellules du cancer de la prostate ainsi qu’à leur potentiel immunosuppressif. Finalement, nous avons découvert que l’expression de l’interleukin-8 était aussi régulée par les androgènes. De plus, l’interleukin-8, indépendamment des androgènes, augmente l’expression de l’arginase II. Ces résultats confirment que les androgènes participent au développement d’une microenvironnement immunosuppressif dans le cancer de la prostate en régulant l’expression de l’arginase I, l’arginase II et l’interleukin-8. En conclusion, les résultats présentés dans cette thèse témoignent du caractère unique du microenvironnement immunologique chez les patients atteints du cancer de la prostate. Nos travaux ont également permis d’établir de nouvelles techniques basées sur des logiciels d’analyse d’image afin de mieux comprendre le dialogue entre la tumeur et le système immunitaire chez les patients. Approfondir les connaissances sur les mécanismes de régulation du microenvironnement immunologique chez les patients atteint du cancer de la prostate permettra d’optimiser des immunothérapies mieux adaptées à éradiquer cette maladie.

Modélisation de l’exposition à la silice cristalline dans le secteur de la construction

L’exposition prolongée par inhalation à des poussières de taille respirable contenant de la silice cristalline est reconnue pour causer des maladies respiratoires dont le cancer du poumon et la silicose. De nombreuses études ont relevé la surexposition des travailleurs de la construction à la silice cristalline, puisque ce composé est présent dans de nombreux matériaux utilisés sur les chantiers. L’évaluation de l’exposition à la silice cristalline dans cette industrie constitue un défi en raison de la multitude de conditions de travail et de la nature éphémère des chantiers. Afin de mieux cerner cette problématique, une banque de données d’exposition professionnelle compilée à partir de la littérature a été réalisée par une équipe de l’Université de Montréal et de l’IRSST, et constitue le point de départ de ce travail. Les données présentes dans la banque ont été divisées en fonction de la stratégie d’échantillonnage, résultant en deux analyses complémentaires ayant pour objectif d’estimer les niveaux d’exposition sur le quart de travail en fonction du titre d’emploi, et selon la nature de la tâche exécutée. La méthode de Monte Carlo a été utilisée pour recréer les échantillons provenant de données rapportées sous forme de paramètres de synthèse. Des modèles Tobit comprenant les variables de titre d’emploi, tâche exécutée, durée, année et stratégie d’échantillonnage, type de projet, secteur d’activité, environnement et moyens de maîtrise ont été développés et interprétés par inférence multimodèle. L’analyse basée sur le quart de travail a été réalisée à partir de 1346 données d’exposition couvrant 11 catégories de titre d’emploi. Le modèle contenant toutes les variables a expliqué 22% de la variabilité des mesures et la durée, l’année et la stratégie d’échantillonnage étaient d’importants prédicteurs de l’exposition. Les chantiers de génie civil et les projets de nouvelle construction étaient associés à des expositions plus faibles, alors que l’utilisation de moyens de maîtrise diminuait les concentrations de 18% à l’extérieur et de 24% à l’intérieur. Les moyennes géométriques les plus élevées prédites pour l’année 1999 sur 8 heures étaient retrouvées chez les foreurs (0.214 mg/m3), les travailleurs souterrains (0.191 mg/m3), les couvreurs (0.146 mg/m3) et les cimentiers-applicateurs (0.125 mg/m3). 1566 mesures réparties en 27 catégories de tâches étaient contenues dans la seconde analyse. Le modèle contenant toutes les variables a expliqué 59% des niveaux d’exposition, et l’ensemble des variables contextuelles étaient fortement prédictives. Les moyennes géométriques prédites pour l’année 1998 et selon la durée médiane par tâche dans la banque de données étaient plus élevées lors du bouchardage du béton (1.446 mg/m3), du cassage de pièces de maçonnerie avec autres outils (0.354 mg/m3), du décapage au jet de sable (0.349 mg/m3) et du meulage de joints de brique (0.200 mg/m3). Une diminution importante des concentrations a été observée avec les systèmes d’arrosage (-80%) et d’aspiration des poussières (-64%) intégrés aux outils. L’analyse en fonction des titres d’emploi a montré une surexposition généralisée à la valeur guide de l’ACGIH et à la norme québécoise, indiquant un risque à long terme de maladies professionnelles chez ces travailleurs. Les résultats obtenus pour l’évaluation en fonction de la tâche exécutée montrent que cette stratégie permet une meilleure caractérisation des facteurs associés à l’exposition et ainsi de mieux cibler les priorités d’intervention pour contrôler les niveaux d’exposition à la silice cristalline sur les chantiers de construction durant un quart de travail.

Utilisation des connaissances issues de la recherche en éducation Validation d’un questionnaire et proposition d’un modèle

La recherche sur l’utilisation des connaissances issues de la recherche (CIR) est en pleine expansion. Plusieurs études ont montré que l’utilisation des CIR contribue à améliorer la réussite scolaire des élèves. Toutefois, il semble que les enseignants les utilisent très peu. Pour améliorer cette utilisation, il est nécessaire de développer un modèle explicatif de l’utilisation des connaissances issues de la recherche. Ce modèle permet de rendre compte des mécanismes menant à l’utilisation des connaissances issues de la recherche en milieu de pratique. Il permet également de mettre en évidence les facteurs les plus influents et l’agencement de ces différents facteurs dans le but de favoriser une meilleure utilisation des connaissances issues de la recherche. Ce dernier aspect constitue l’objectif principal de cette thèse pour le domaine spécifique de l’éducation. Pour ce faire, un questionnaire sur l’utilisation des connaissances issues de la recherche (QUC) est validé et un modèle est proposé. Le premier article de la thèse examine la fiabilité, la validité et la structure factorielle du QUC avec un échantillon francophone et anglophone d’un milieu défavorisé. Le QUC, composé de 43 items, mesure six dimensions, soit : l’utilisation des connaissances issues de la recherche, le contexte organisationnel, la stratégie de soutien, l’opinion des utilisateurs et leur expertise ainsi que la fréquence d’accès aux sources des connaissances issues de la recherche. Au total, 2270 enseignants ont complété le questionnaire. Les résultats des différentes analyses montrent que le QUC doit être réduit à 20 items regroupés en cinq facteurs : l’utilisation des connaissances issues de la recherche, l’opinion des utilisateurs, la stratégie de soutien, l’expertise des utilisateurs et les facteurs organisationnels. Le second article de cette thèse examine quel modèle permet de mieux expliquer l’utilisation des CIR. Pour ce faire, deux modèles sont testés avec le même échantillon que dans le premier article, soit un modèle de liens directs et un modèle avec médiation. Pour le premier modèle, un lien direct entre l’utilisation des connaissances issues de la recherche et les facteurs qui favorisent cette utilisation est postulé : l’expertise, l’opinion, la stratégie de soutien et le facteur organisationnel auront des liens directs avec l’utilisation des connaissances issues de la recherche. Le second modèle (modèle avec médiation) se base quant à lui sur les théories de l’action raisonnée et du comportement planifié et postule que le lien entre les facteurs et l’utilisation n’est pas direct; certains facteurs ont des effets directs et d’autres des effets indirects. Concrètement, ce second modèle postule que l’expertise et l’opinion agissent comme médiateurs entre, d’une part, les deux variables indépendantes (le facteur organisationnel et la stratégie de soutien), et, d’autre part, la variable dépendante (l’utilisation des connaissances issues de la recherche). Les résultats des analyses montrent que le modèle avec médiation permet de mieux comprendre l’utilisation des connaissances issues de la recherche. Cette étude a permis de valider un questionnaire sur l’utilisation des connaissances issues de la recherche et aboutit à la proposition d’un modèle qui permet d’expliquer l’utilisation des connaissances issues de la recherche spécialement conçu pour le domaine de l’éducation. Elle fournit des outils (un questionnaire validé et un modèle) qui permettent de mieux cerner le paradigme de l’utilisation des connaissances issues de la recherche, ce qui pourrait favoriser une plus grande utilisation des CIR par les intervenants scolaires. En effet, les résultats de cette recherche peuvent guider les décideurs dans l’implantation des programmes menant à l’utilisation des connaissances issues de la recherche qui s’adressent aux enseignants. Ces résultats indiquent sur quels facteurs agir en premier lieu afin d’améliorer l’utilisation des CIR chez les enseignants du secondaire dans les milieux défavorisés. Le présent modèle pourrait être utilisé dans d’autres milieux scolaires (par exemple les milieux non défavorisés ou les milieux scolaires primaires) après validation.