A Study of Ordered Gene Problems Featuring DNA Error Correction and DNA Fragment Assembly with a Variety of Heuristics, Genetic Algorithm Variations, and Dynamic Representations

Ordered gene problems are a very common classification of optimization problems. Because of their popularity countless algorithms have been developed in an attempt to find high quality solutions to the problems. It is also common to see many different types of problems reduced to ordered gene style problems as there are many popular heuristics and metaheuristics for them due to their popularity. Multiple ordered gene problems are studied, namely, the travelling salesman problem, bin packing problem, and graph colouring problem. In addition, two bioinformatics problems not traditionally seen as ordered gene problems are studied: DNA error correction and DNA fragment assembly. These problems are studied with multiple variations and combinations of heuristics and metaheuristics with two distinct types or representations. The majority of the algorithms are built around the Recentering- Restarting Genetic Algorithm. The algorithm variations were successful on all problems studied, and particularly for the two bioinformatics problems. For DNA Error Correction multiple cases were found with 100% of the codes being corrected. The algorithm variations were also able to beat all other state-of-the-art DNA Fragment Assemblers on 13 out of 16 benchmark problem instances.

Disease-Gene Association Using a Genetic Algorithm

Understanding the relationship between genetic diseases and the genes associated with them is an important problem regarding human health. The vast amount of data created from a large number of high-throughput experiments performed in the last few years has resulted in an unprecedented growth in computational methods to tackle the disease gene association problem. Nowadays, it is clear that a genetic disease is not a consequence of a defect in a single gene. Instead, the disease phenotype is a reflection of various genetic components interacting in a complex network. In fact, genetic diseases, like any other phenotype, occur as a result of various genes working in sync with each other in a single or several biological module(s). Using a genetic algorithm, our method tries to evolve communities containing the set of potential disease genes likely to be involved in a given genetic disease. Having a set of known disease genes, we first obtain a protein-protein interaction (PPI) network containing all the known disease genes. All the other genes inside the procured PPI network are then considered as candidate disease genes as they lie in the vicinity of the known disease genes in the network. Our method attempts to find communities of potential disease genes strongly working with one another and with the set of known disease genes. As a proof of concept, we tested our approach on 16 breast cancer genes and 15 Parkinson's Disease genes. We obtained comparable or better results than CIPHER, ENDEAVOUR and GPEC, three of the most reliable and frequently used disease-gene ranking frameworks.

Using PageRank Algorithm in Analyzing Dictionary Graphs and PageRank in Dynamic Graphs

In this thesis we are going to analyze the dictionary graphs and some other kinds of graphs using the PagerRank algorithm. We calculated the correlation between the degree and PageRank of all nodes for a graph obtained from Merriam-Webster dictionary, a French dictionary and WordNet hypernym and synonym dictionaries. Our conclusion was that PageRank can be a good tool to compare the quality of dictionaries. We studied some artificial social and random graphs. We found that when we omitted some random nodes from each of the graphs, we have not noticed any significant changes in the ranking of the nodes according to their PageRank. We also discovered that some social graphs selected for our study were less resistant to the changes of PageRank.

An Eigenfunction Approach for Volatility Modeling.

In this paper, we introduce a new approach for volatility modeling in discrete and continuous time. We follow the stochastic volatility literature by assuming that the variance is a function of a state variable. However, instead of assuming that the loading function is ad hoc (e.g., exponential or affine), we assume that it is a linear combination of the eigenfunctions of the conditional expectation (resp. infinitesimal generator) operator associated to the state variable in discrete (resp. continuous) time. Special examples are the popular log-normal and square-root models where the eigenfunctions are the Hermite and Laguerre polynomials respectively. The eigenfunction approach has at least six advantages: i) it is general since any square integrable function may be written as a linear combination of the eigenfunctions; ii) the orthogonality of the eigenfunctions leads to the traditional interpretations of the linear principal components analysis; iii) the implied dynamics of the variance and squared return processes are ARMA and, hence, simple for forecasting and inference purposes; (iv) more importantly, this generates fat tails for the variance and returns processes; v) in contrast to popular models, the variance of the variance is a flexible function of the variance; vi) these models are closed under temporal aggregation.

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.

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.

Bootstrapping Autoregressions with Conditional Heteroskedasticity of Unknown Form

Conditional heteroskedasticity is an important feature of many macroeconomic and financial time series. Standard residual-based bootstrap procedures for dynamic regression models treat the regression error as i.i.d. These procedures are invalid in the presence of conditional heteroskedasticity. We establish the asymptotic validity of three easy-to-implement alternative bootstrap proposals for stationary autoregressive processes with m.d.s. errors subject to possible conditional heteroskedasticity of unknown form. These proposals are the fixed-design wild bootstrap, the recursive-design wild bootstrap and the pairwise bootstrap. In a simulation study all three procedures tend to be more accurate in small samples than the conventional large-sample approximation based on robust standard errors. In contrast, standard residual-based bootstrap methods for models with i.i.d. errors may be very inaccurate if the i.i.d. assumption is violated. We conclude that in many empirical applications the proposed robust bootstrap procedures should routinely replace conventional bootstrap procedures for autoregressions based on the i.i.d. error assumption.

Rendu d'images en demi-tons par diffusion d'erreur sensible à la structure

Le présent mémoire comprend un survol des principales méthodes de rendu en demi-tons, de l’analog screening à la recherche binaire directe en passant par l’ordered dither, avec une attention particulière pour la diffusion d’erreur. Ces méthodes seront comparées dans la perspective moderne de la sensibilité à la structure. Une nouvelle méthode de rendu en demi-tons par diffusion d’erreur est présentée et soumise à diverses évaluations. La méthode proposée se veut originale, simple, autant à même de préserver le caractère structurel des images que la méthode à l’état de l’art, et plus rapide que cette dernière par deux à trois ordres de magnitude. D’abord, l’image est décomposée en fréquences locales caractéristiques. Puis, le comportement de base de la méthode proposée est donné. Ensuite, un ensemble minutieusement choisi de paramètres permet de modifier ce comportement de façon à épouser les différents caractères fréquentiels locaux. Finalement, une calibration détermine les bons paramètres à associer à chaque fréquence possible. Une fois l’algorithme assemblé, toute image peut être traitée très rapidement : chaque pixel est attaché à une fréquence propre, cette fréquence sert d’indice pour la table de calibration, les paramètres de diffusion appropriés sont récupérés, et la couleur de sortie déterminée pour le pixel contribue en espérance à souligner la structure dont il fait partie.

Approximation de la distribution a posteriori d'un modèle Gamma-Poisson hiérarchique à effets mixtes

La méthode que nous présentons pour modéliser des données dites de "comptage" ou données de Poisson est basée sur la procédure nommée Modélisation multi-niveau et interactive de la régression de Poisson (PRIMM) développée par Christiansen et Morris (1997). Dans la méthode PRIMM, la régression de Poisson ne comprend que des effets fixes tandis que notre modèle intègre en plus des effets aléatoires. De même que Christiansen et Morris (1997), le modèle étudié consiste à faire de l'inférence basée sur des approximations analytiques des distributions a posteriori des paramètres, évitant ainsi d'utiliser des méthodes computationnelles comme les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Les approximations sont basées sur la méthode de Laplace et la théorie asymptotique liée à l'approximation normale pour les lois a posteriori. L'estimation des paramètres de la régression de Poisson est faite par la maximisation de leur densité a posteriori via l'algorithme de Newton-Raphson. Cette étude détermine également les deux premiers moments a posteriori des paramètres de la loi de Poisson dont la distribution a posteriori de chacun d'eux est approximativement une loi gamma. Des applications sur deux exemples de données ont permis de vérifier que ce modèle peut être considéré dans une certaine mesure comme une généralisation de la méthode PRIMM. En effet, le modèle s'applique aussi bien aux données de Poisson non stratifiées qu'aux données stratifiées; et dans ce dernier cas, il comporte non seulement des effets fixes mais aussi des effets aléatoires liés aux strates. Enfin, le modèle est appliqué aux données relatives à plusieurs types d'effets indésirables observés chez les participants d'un essai clinique impliquant un vaccin quadrivalent contre la rougeole, les oreillons, la rub\'eole et la varicelle. La régression de Poisson comprend l'effet fixe correspondant à la variable traitement/contrôle, ainsi que des effets aléatoires liés aux systèmes biologiques du corps humain auxquels sont attribués les effets indésirables considérés.

Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification

Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de perceptions. Ni le modèle exact, ni la méthode exacte utilisée pour l'ajustement ne sont connus, mais les algorithmes existants qui permettent l'ajustement de tels modèles ont besoin de faire une estimation conditionnelle des variables latentes. Cela nous peut nous aider à comprendre pourquoi le système visuel pourrait ajuster un tel modèle; si le modèle est approprié, ces estimé conditionnels peuvent aussi former une excellente représentation, qui permettent d'analyser le contenu sémantique des images perçues. Le travail présenté ici utilise la performance en classification d'images (discrimination entre des types d'objets communs) comme base pour comparer des modèles du système visuel, et des algorithmes pour ajuster ces modèles (vus comme des densités de probabilité) à des images. Cette thèse (a) montre que des modèles basés sur les cellules complexes de l'aire visuelle V1 généralisent mieux à partir d'exemples d'entraînement étiquetés que les réseaux de neurones conventionnels, dont les unités cachées sont plus semblables aux cellules simples de V1; (b) présente une nouvelle interprétation des modèles du système visuels basés sur des cellules complexes, comme distributions de probabilités, ainsi que de nouveaux algorithmes pour les ajuster à des données; et (c) montre que ces modèles forment des représentations qui sont meilleures pour la classification d'images, après avoir été entraînés comme des modèles de probabilités. Deux innovations techniques additionnelles, qui ont rendu ce travail possible, sont également décrites : un algorithme de recherche aléatoire pour sélectionner des hyper-paramètres, et un compilateur pour des expressions mathématiques matricielles, qui peut optimiser ces expressions pour processeur central (CPU) et graphique (GPU).

Estimation of State Space Models and Stochastic Volatility

Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique. Dans le première article, nous développons une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle, dans un modèle espace-état linéaire et gaussien. Nous montrons comment exploiter la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement. Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul. Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières. Dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données. Notre méthodologie s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance dans la coupe transversale. Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont des processus de volatilité stochastique indépendants. Nous pouvons incorporer des copules pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité, permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques pour capturer l'hétérogénéité des rendements. On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques. Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change. Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés. Dans le troisième chapitre, nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique. Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même. Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière.

“This wasn’t supposed to happen” : making sense of emotions in the face of expectation breach

Des recherches antérieures sur les émotions en contexte organisationnel, notamment autour des notions de travail émotionnel, de contrat psychologique et d'équité, ont souvent soulevé la question de la rationalité et du caractère approprié ou non des manifestations émotionnelles, ainsi que sur les mécanismes utilisés pour contrôler et modérer celles-ci. Cependant, peu de recherche empirique a été effectuée sur la façon dont les employés eux-mêmes font sens de leurs émotions au travail et le processus par lequel ils parviennent à rendre celle-ci compréhensibles et légitimes, à la fois pour eux-mêmes et pour autrui. Au cours des dernières années, un courant de recherche émergent tend toutefois à mettre de côté la perspective normative / rationaliste pour soulever ce type de questions. Ainsi, au lieu d'être considérées comme des expériences strictement subjectives, privées, voire inaccessibles, les émotions y sont envisagées à travers les discours et les mises en récits dont elles font l’objet. Les émotions apparaissent ainsi non seulement exprimées dans le langage et la communication, mais construites et négociées à travers eux. La recherche présente développe empiriquement cette perspective émergente, notamment en faisant appel aux théories du sensemaking et de la narration, à travers l’analyse détaillée des récits de quatre employés chargés du soutien à la vente pour un revendeur de produits informatiques. En demandant à mes sujets de parler de leurs expériences émotionnelles et en analysant leurs réponses selon une méthodologie d’analyse narrative, cette recherche explore ainsi la façon dont les employés parviennent à construire le sens et la légitimité de leurs expériences émotionnelles. Les résultats suggèrent entre autres que ces processus de construction de sens sont très étroitement liés aux enjeux d’identité et de rôle.

Conditional Expected Utility

Let 'epsilon' be a class of event. Conditionally Expected Utility decision makers are decision makers whose conditional preferences ≿E, E є 'epsilon', satisfy the axioms of Subjective Expected Utility theory (SEU). We extend the notion of unconditional preference that is conditionally EU to unconditional preferences that are not necessarily SEU. We give a representation theorem for a class of such preferences, and show that they are Invariant Bi-separable in the sense of Ghirardato et al.[7]. Then, we consider the special case where the unconditional preference is itself SEU, and compare our results with those of Fishburn [6].