Le Suivi Intensif dans le Milieu: le modèle d'intervention dans la communauté expérimenté en Suisse

Le Suivi Intensif dans le Milieu (SIM) est une équipe de psychiatrie mobile qui propose des interventions proactives dans la communauté. Il peut s'agir d'évaluation sur quelques séances à des suivis au long cours. L'offre de soins s'adresse aux patients en refus de soins et aux hauts-utilisateurs. Le SIM s'inspire librement de l'assertive community treatment (ACT) et de l'approche milieu. Les deux modèles ont été adaptés aux besoins sanitaires de la région lausannoise, en Suisse. Cet article décrit l'intervention, illustre les plus-values pour les populations cibles et précise le rôle de l'intervenant social au sein de l'équipe.

Evolution of decision-making and learning under fluctuating social environments

The capacity to learn to associate sensory perceptions with appropriate motor actions underlies the success of many animal species, from insects to humans. The evolutionary significance of learning has long been a subject of interest for evolutionary biologists who emphasize the bene¬fit yielded by learning under changing environmental conditions, where it is required to flexibly switch from one behavior to another. However, two unsolved questions are particularly impor¬tant for improving our knowledge of the evolutionary advantages provided by learning, and are addressed in the present work. First, because it is possible to learn the wrong behavior when a task is too complex, the learning rules and their underlying psychological characteristics that generate truly adaptive behavior must be identified with greater precision, and must be linked to the specific ecological problems faced by each species. A framework for predicting behavior from the definition of a learning rule is developed here. Learning rules capture cognitive features such as the tendency to explore, or the ability to infer rewards associated to unchosen actions. It is shown that these features interact in a non-intuitive way to generate adaptive behavior in social interactions where individuals affect each other's fitness. Such behavioral predictions are used in an evolutionary model to demonstrate that, surprisingly, simple trial-and-error learn¬ing is not always outcompeted by more computationally demanding inference-based learning, when population members interact in pairwise social interactions. A second question in the evolution of learning is its link with and relative advantage compared to other simpler forms of phenotypic plasticity. After providing a conceptual clarification on the distinction between genetically determined vs. learned responses to environmental stimuli, a new factor in the evo¬lution of learning is proposed: environmental complexity. A simple mathematical model shows that a measure of environmental complexity, the number of possible stimuli in one's environ¬ment, is critical for the evolution of learning. In conclusion, this work opens roads for modeling interactions between evolving species and their environment in order to predict how natural se¬lection shapes animals' cognitive abilities. - La capacité d'apprendre à associer des sensations perceptives à des actions motrices appropriées est sous-jacente au succès évolutif de nombreuses espèces, depuis les insectes jusqu'aux êtres hu¬mains. L'importance évolutive de l'apprentissage est depuis longtemps un sujet d'intérêt pour les biologistes de l'évolution, et ces derniers mettent l'accent sur le bénéfice de l'apprentissage lorsque les conditions environnementales sont changeantes, car dans ce cas il est nécessaire de passer de manière flexible d'un comportement à l'autre. Cependant, deux questions non résolues sont importantes afin d'améliorer notre savoir quant aux avantages évolutifs procurés par l'apprentissage. Premièrement, puisqu'il est possible d'apprendre un comportement incorrect quand une tâche est trop complexe, les règles d'apprentissage qui permettent d'atteindre un com¬portement réellement adaptatif doivent être identifiées avec une plus grande précision, et doivent être mises en relation avec les problèmes écologiques spécifiques rencontrés par chaque espèce. Un cadre théorique ayant pour but de prédire le comportement à partir de la définition d'une règle d'apprentissage est développé ici. Il est démontré que les caractéristiques cognitives, telles que la tendance à explorer ou la capacité d'inférer les récompenses liées à des actions non ex¬périmentées, interagissent de manière non-intuitive dans les interactions sociales pour produire des comportements adaptatifs. Ces prédictions comportementales sont utilisées dans un modèle évolutif afin de démontrer que, de manière surprenante, l'apprentissage simple par essai-et-erreur n'est pas toujours battu par l'apprentissage basé sur l'inférence qui est pourtant plus exigeant en puissance de calcul, lorsque les membres d'une population interagissent socialement par pair. Une deuxième question quant à l'évolution de l'apprentissage concerne son lien et son avantage relatif vis-à-vis d'autres formes plus simples de plasticité phénotypique. Après avoir clarifié la distinction entre réponses aux stimuli génétiquement déterminées ou apprises, un nouveau fac¬teur favorisant l'évolution de l'apprentissage est proposé : la complexité environnementale. Un modèle mathématique permet de montrer qu'une mesure de la complexité environnementale - le nombre de stimuli rencontrés dans l'environnement - a un rôle fondamental pour l'évolution de l'apprentissage. En conclusion, ce travail ouvre de nombreuses perspectives quant à la mo¬délisation des interactions entre les espèces en évolution et leur environnement, dans le but de comprendre comment la sélection naturelle façonne les capacités cognitives des animaux.

Nouveau modèle de remboursement : un plafond pour le prix des traitements innovants très coûteux

Cet article présente le nouveau modèle de remboursement proposé par l'industrie pharmaceutique pour des traitements très coûteux : le "capping model" ou CAP. Les autorités acceptent le remboursement d'un montant plafond et l'industrie prend en charge un éventuel dépassement de coût du traitement.

Essays in higher moment asset pricing and liquidity risk

This thesis focuses on theoretical asset pricing models and their empirical applications. I aim to investigate the following noteworthy problems: i) if the relationship between asset prices and investors' propensities to gamble and to fear disaster is time varying, ii) if the conflicting evidence for the firm and market level skewness can be explained by downside risk, Hi) if costly learning drives liquidity risk. Moreover, empirical tests support the above assumptions and provide novel findings in asset pricing, investment decisions, and firms' funding liquidity. The first chapter considers a partial equilibrium model where investors have heterogeneous propensities to gamble and fear disaster. Skewness preference represents the desire to gamble, while kurtosis aversion represents fear of extreme returns. Using US data from 1988 to 2012, my model demonstrates that in bad times, risk aversion is higher, more people fear disaster, and fewer people gamble, in contrast to good times. This leads to a new empirical finding: gambling preference has a greater impact on asset prices during market downturns than during booms. The second chapter consists of two essays. The first essay introduces a foramula based on conditional CAPM for decomposing the market skewness. We find that the major market upward and downward movements can be well preadicted by the asymmetric comovement of betas, which is characterized by an indicator called "Systematic Downside Risk" (SDR). We find that SDR can efafectively forecast future stock market movements and we obtain out-of-sample R-squares (compared with a strategy using historical mean) of more than 2.27% with monthly data. The second essay reconciles a well-known empirical fact: aggregating positively skewed firm returns leads to negatively skewed market return. We reconcile this fact through firms' greater response to negative maraket news than positive market news. We also propose several market return predictors, such as downside idiosyncratic skewness. The third chapter studies the funding liquidity risk based on a general equialibrium model which features two agents: one entrepreneur and one external investor. Only the investor needs to acquire information to estimate the unobservable fundamentals driving the economic outputs. The novelty is that information acquisition is more costly in bad times than in good times, i.e. counter-cyclical information cost, as supported by previous empirical evidence. Later we show that liquidity risks are principally driven by costly learning. Résumé Cette thèse présente des modèles théoriques dévaluation des actifs et leurs applications empiriques. Mon objectif est d'étudier les problèmes suivants: la relation entre l'évaluation des actifs et les tendances des investisseurs à parier et à crainadre le désastre varie selon le temps ; les indications contraires pour l'entreprise et l'asymétrie des niveaux de marché peuvent être expliquées par les risques de perte en cas de baisse; l'apprentissage coûteux augmente le risque de liquidité. En outre, des tests empiriques confirment les suppositions ci-dessus et fournissent de nouvelles découvertes en ce qui concerne l'évaluation des actifs, les décisions relatives aux investissements et la liquidité de financement des entreprises. Le premier chapitre examine un modèle d'équilibre où les investisseurs ont des tendances hétérogènes à parier et à craindre le désastre. La préférence asymétrique représente le désir de parier, alors que le kurtosis d'aversion représente la crainte du désastre. En utilisant les données des Etats-Unis de 1988 à 2012, mon modèle démontre que dans les mauvaises périodes, l'aversion du risque est plus grande, plus de gens craignent le désastre et moins de gens parient, conatrairement aux bonnes périodes. Ceci mène à une nouvelle découverte empirique: la préférence relative au pari a un plus grand impact sur les évaluations des actifs durant les ralentissements de marché que durant les booms économiques. Exploitant uniquement cette relation générera un revenu excédentaire annuel de 7,74% qui n'est pas expliqué par les modèles factoriels populaires. Le second chapitre comprend deux essais. Le premier essai introduit une foramule base sur le CAPM conditionnel pour décomposer l'asymétrie du marché. Nous avons découvert que les mouvements de hausses et de baisses majeures du marché peuvent être prédits par les mouvements communs des bêtas. Un inadicateur appelé Systematic Downside Risk, SDR (risque de ralentissement systématique) est créé pour caractériser cette asymétrie dans les mouvements communs des bêtas. Nous avons découvert que le risque de ralentissement systématique peut prévoir les prochains mouvements des marchés boursiers de manière efficace, et nous obtenons des carrés R hors échantillon (comparés avec une stratégie utilisant des moyens historiques) de plus de 2,272% avec des données mensuelles. Un investisseur qui évalue le marché en utilisant le risque de ralentissement systématique aurait obtenu une forte hausse du ratio de 0,206. Le second essai fait cadrer un fait empirique bien connu dans l'asymétrie des niveaux de march et d'entreprise, le total des revenus des entreprises positiveament asymétriques conduit à un revenu de marché négativement asymétrique. Nous décomposons l'asymétrie des revenus du marché au niveau de l'entreprise et faisons cadrer ce fait par une plus grande réaction des entreprises aux nouvelles négatives du marché qu'aux nouvelles positives du marché. Cette décomposition révélé plusieurs variables de revenus de marché efficaces tels que l'asymétrie caractéristique pondérée par la volatilité ainsi que l'asymétrie caractéristique de ralentissement. Le troisième chapitre fournit une nouvelle base théorique pour les problèmes de liquidité qui varient selon le temps au sein d'un environnement de marché incomplet. Nous proposons un modèle d'équilibre général avec deux agents: un entrepreneur et un investisseur externe. Seul l'investisseur a besoin de connaitre le véritable état de l'entreprise, par conséquent, les informations de paiement coutent de l'argent. La nouveauté est que l'acquisition de l'information coute plus cher durant les mauvaises périodes que durant les bonnes périodes, comme cela a été confirmé par de précédentes expériences. Lorsque la récession comamence, l'apprentissage coûteux fait augmenter les primes de liquidité causant un problème d'évaporation de liquidité, comme cela a été aussi confirmé par de précédentes expériences.

La théorie décisionnelle appliquée à l'orientation: Le modèle PIC comme outil complémentaire

L'approche décisionnelle met l'accent sur la manière dont l'individu aborde et négocie les décisions à différents moments de son parcours. Le modèle PIC propose un outil qui permet d'accompagner le processus décisionnel systématiquement. Souvent les conseillers ont tendance à le suivre de manière intuitive. Cependant, un suivi structuré pourrait améliorer l'efficacité de leurs interventions.

Les bisses et leurs modes d'organisation au XXIe siècle, un modèle de gestion durable ? : étude de cas à Savièse

Le décalage entre la sacralisation du principe du développement durable et la subsistance de pratiques néfastes pour l'environnement et les ressources naturelles ne va pas sans poser un certain nombre de questions sur les raisons qui expliquent cette situation; cela soulève en particulier la question de la définition exacte de ce qui peut et doit être considéré comme une exploitation durable des ressources. Dans ce contexte, ce travail se propose d'évaluer un mode de gestion dont il a été affirmé à plusieurs reprises qu'il s'agissait d'un «modèle de gestion durable»: les modes d'organisation communautaires liés à l'irrigation par les bisses, ces canaux à ciel ouvert très répandus en Valais. Notre approche, qui se situe dans la continuité des travaux sur les Régimes Institutionnels de Ressources (RIR) et repose sur une conception indéniablement forte de la durabilité, propose une grille d'analyse novatrice à travers l'assimilation des réseaux d'irrigation à des complexes multiressourciels composés des ressources eau, infrastructures (bisse) et sol. L'application rigoureuse de cette grille au cas de Savièse permet - en mettant en évidence les lacunes et les incohérences des modes de gestion qui, en 2010, sont mis en place autour du réseau encore partiellement composé de bisses - de démontrer que leur caractère durable ne va pas de soi et nécessite sans aucun doute une analyse au cas par cas.