20 resultados para Linux kernel
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Resumo:
"L’auteure Lucie Guibault aborde la question des ""logiciels libres"" dans le cadre des droits d’auteurs et des brevets. Ces logiciels sont des programmes informatiques qui sont gratuitement distribués au public, dont la modification et la redistribution sont fortement encouragées, mais dont la vente ou la commercialisation est découragée ou même carrément prohibée. Ces caractéristiques particulières distinguent les logiciels libres des ""programmes propriétés"" traditionnels, qui se basent sur le principe que le créateur d’un programme en possède les droits de propriété et qu’il est le seul autorisé à le modifier ou le vendre, sous réserve de sa capacité à faire cession de ces droits. Les logiciels libres sont fondés sur une idéologie de coopération, qui promeut la propagation des idées et des connaissances et qui favorise ainsi la création de meilleurs logiciels. L’auteure présente les grandes caractéristiques des trois principales licences de logiciels libres, soit la ""General Public License"", la licence ""Berkeley Software Distribution"" et la ""Mozilla Public License"". Elle soutient que ces logiciels libres et les régimes normatifs qui les encadrent sont à l’origine d’un changement de paradigme au sein des régimes européens et hollandais de protection des droits d’auteurs et des brevets. La première partie de l’article analyse les régimes des droits d’auteur des trois licences de logiciels libres. L’auteure souligne que ces régimes ont été établis en se basant sur la prémisse qu’il n’y a pas de distinction significative entre les créateurs et les utilisateurs de logiciels libres. Les régimes normatifs reflètent cette situation en prévoyant un ensemble de droits et d’obligations pour les utilisateurs dans le cadre de l’utilisation, de la reproduction, de la modification et de la redistribution gratuite des logiciels libres. L’auteur explique comment ces régimes normatifs s’intègrent au sein de la législation européenne et hollandaise, entre autre au niveau du droit de propriété, du droit commercial, du droit des communications et du droit des obligations. L’auteur démontre que, de façon générale, ces régimes normatifs législatifs semblent s’être adéquatement adaptés aux nouvelles réalités posées par les règles de droits d’auteurs des logiciels libres. La seconde partie aborde la problématique du droit des brevets, tel que défini par la législation européenne et hollandaise. La plupart des utilisateurs et créateurs de logiciels libres s’opposent aux régimes de brevets traditionnels, qui limitent l’innovation et les possibilités de développement techniques. L’auteur décrit les différents régimes alternatifs de brevets offerts par les trois licences de logiciels libres. De plus, l’auteur présente l’encadrement légal pour ces nouveaux brevets, tel que défini par les législations européennes et hollandaises. Elle soutient que cet encadrement légal est inadéquat et qu’il n’est pas adapté aux besoins des utilisateurs de logiciels libres."
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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.
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In this paper, we study several tests for the equality of two unknown distributions. Two are based on empirical distribution functions, three others on nonparametric probability density estimates, and the last ones on differences between sample moments. We suggest controlling the size of such tests (under nonparametric assumptions) by using permutational versions of the tests jointly with the method of Monte Carlo tests properly adjusted to deal with discrete distributions. We also propose a combined test procedure, whose level is again perfectly controlled through the Monte Carlo test technique and has better power properties than the individual tests that are combined. Finally, in a simulation experiment, we show that the technique suggested provides perfect control of test size and that the new tests proposed can yield sizeable power improvements.
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The focus of the paper is the nonparametric estimation of an instrumental regression function P defined by conditional moment restrictions stemming from a structural econometric model : E[Y-P(Z)|W]=0 and involving endogenous variables Y and Z and instruments W. The function P is the solution of an ill-posed inverse problem and we propose an estimation procedure based on Tikhonov regularization. The paper analyses identification and overidentification of this model and presents asymptotic properties of the estimated nonparametric instrumental regression function.
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We examine the relationship between the risk premium on the S&P 500 index return and its conditional variance. We use the SMEGARCH - Semiparametric-Mean EGARCH - model in which the conditional variance process is EGARCH while the conditional mean is an arbitrary function of the conditional variance. For monthly S&P 500 excess returns, the relationship between the two moments that we uncover is nonlinear and nonmonotonic. Moreover, we find considerable persistence in the conditional variance as well as a leverage effect, as documented by others. Moreover, the shape of these relationships seems to be relatively stable over time.
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Recent work suggests that the conditional variance of financial returns may exhibit sudden jumps. This paper extends a non-parametric procedure to detect discontinuities in otherwise continuous functions of a random variable developed by Delgado and Hidalgo (1996) to higher conditional moments, in particular the conditional variance. Simulation results show that the procedure provides reasonable estimates of the number and location of jumps. This procedure detects several jumps in the conditional variance of daily returns on the S&P 500 index.
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Affiliation: Centre Robert-Cedergren de l'Université de Montréal en bio-informatique et génomique & Département de biochimie, Université de Montréal
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Many unit root and cointegration tests require an estimate of the spectral density function at frequency zero at some process. Kernel estimators based on weighted sums of autocovariances constructed using estimated residuals from an AR(1) regression are commonly used. However, it is known that with substantially correlated errors, the OLS estimate of the AR(1) parameter is severely biased. in this paper, we first show that this least squares bias induces a significant increase in the bias and mean-squared error of kernel-based estimators.
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The attached file is created with Scientific Workplace Latex
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Les modèles de compréhension statistiques appliqués à des applications vocales nécessitent beaucoup de données pour être entraînés. Souvent, une même application doit pouvoir supporter plusieurs langues, c’est le cas avec les pays ayant plusieurs langues officielles. Il s’agit donc de gérer les mêmes requêtes des utilisateurs, lesquelles présentent une sémantique similaire, mais dans plusieurs langues différentes. Ce projet présente des techniques pour déployer automatiquement un modèle de compréhension statistique d’une langue source vers une langue cible. Ceci afin de réduire le nombre de données nécessaires ainsi que le temps relié au déploiement d’une application dans une nouvelle langue. Premièrement, une approche basée sur les techniques de traduction automatique est présentée. Ensuite une approche utilisant un espace sémantique commun pour comparer plusieurs langues a été développée. Ces deux méthodes sont comparées pour vérifier leurs limites et leurs faisabilités. L’apport de ce projet se situe dans l’amélioration d’un modèle de traduction grâce à l’ajout de données très proche de l’application ainsi que d’une nouvelle façon d’inférer un espace sémantique multilingue.
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L'ensemble de mon travail a été réalisé grâce a l'utilisation de logiciel libre.
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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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Ce mémoire porte sur la présentation des estimateurs de Bernstein qui sont des alternatives récentes aux différents estimateurs classiques de fonctions de répartition et de densité. Plus précisément, nous étudions leurs différentes propriétés et les comparons à celles de la fonction de répartition empirique et à celles de l'estimateur par la méthode du noyau. Nous déterminons une expression asymptotique des deux premiers moments de l'estimateur de Bernstein pour la fonction de répartition. Comme pour les estimateurs classiques, nous montrons que cet estimateur vérifie la propriété de Chung-Smirnov sous certaines conditions. Nous montrons ensuite que l'estimateur de Bernstein est meilleur que la fonction de répartition empirique en terme d'erreur quadratique moyenne. En s'intéressant au comportement asymptotique des estimateurs de Bernstein, pour un choix convenable du degré du polynôme, nous montrons que ces estimateurs sont asymptotiquement normaux. Des études numériques sur quelques distributions classiques nous permettent de confirmer que les estimateurs de Bernstein peuvent être préférables aux estimateurs classiques.
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On révise les prérequis de géométrie différentielle nécessaires à une première approche de la théorie de la quantification géométrique, c'est-à-dire des notions de base en géométrie symplectique, des notions de groupes et d'algèbres de Lie, d'action d'un groupe de Lie, de G-fibré principal, de connexion, de fibré associé et de structure presque-complexe. Ceci mène à une étude plus approfondie des fibrés en droites hermitiens, dont une condition d'existence de fibré préquantique sur une variété symplectique. Avec ces outils en main, nous commençons ensuite l'étude de la quantification géométrique, étape par étape. Nous introduisons la théorie de la préquantification, i.e. la construction des opérateurs associés à des observables classiques et la construction d'un espace de Hilbert. Des problèmes majeurs font surface lors de l'application concrète de la préquantification : les opérateurs ne sont pas ceux attendus par la première quantification et l'espace de Hilbert formé est trop gros. Une première correction, la polarisation, élimine quelques problèmes, mais limite grandement l'ensemble des observables classiques que l'on peut quantifier. Ce mémoire n'est pas un survol complet de la quantification géométrique, et cela n'est pas son but. Il ne couvre ni la correction métaplectique, ni le noyau BKS. Il est un à-côté de lecture pour ceux qui s'introduisent à la quantification géométrique. D'une part, il introduit des concepts de géométrie différentielle pris pour acquis dans (Woodhouse [21]) et (Sniatycki [18]), i.e. G-fibrés principaux et fibrés associés. Enfin, il rajoute des détails à quelques preuves rapides données dans ces deux dernières références.
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Nous proposons une nouvelle méthode pour quantifier la vorticité intracardiaque (vortographie Doppler), basée sur l’imagerie Doppler conventionnelle. Afin de caractériser les vortex, nous utilisons un indice dénommé « Blood Vortex Signature (BVS) » (Signature Tourbillonnaire Sanguine) obtenu par l’application d’un filtre par noyau basé sur la covariance. La validation de l’indice BVS mesuré par vortographie Doppler a été réalisée à partir de champs Doppler issus de simulations et d’expériences in vitro. Des résultats préliminaires obtenus chez des sujets sains et des patients atteints de complications cardiaques sont également présentés dans ce mémoire. Des corrélations significatives ont été observées entre la vorticité estimée par vortographie Doppler et la méthode de référence (in silico: r2 = 0.98, in vitro: r2 = 0.86). Nos résultats suggèrent que la vortographie Doppler est une technique d’échographie cardiaque prometteuse pour quantifier les vortex intracardiaques. Cet outil d’évaluation pourrait être aisément appliqué en routine clinique pour détecter la présence d’une insuffisance ventriculaire et évaluer la fonction diastolique par échocardiographie Doppler.