942 resultados para equilibrium asset pricing models with latent variables


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Selon plusieurs auteurs, l’intelligence générale et les traits de personnalité sont des construits fondamentaux nécessaires à l’adaptation psychosociale des individus. Bien que plusieurs études menées à partir d’échantillons d’adultes aient démontré des liens significatifs entre ces deux construits, peu d’entre elles ont tenté de vérifier si ces relations pouvaient être observées aussi chez les adolescents. De plus, un nombre très restreint d’études ont étudié la question de savoir si les relations entre l’intelligence générale et les traits de personnalité étaient significatives de façon prospective avec un intervalle de temps entre les évaluations. Enfin, les études disponibles ne permettent pas de déterminer si les relations entre l’intelligence générale et les traits de personnalité sont différentes selon le sexe. La présente étude visait à combler ces vides. Les objectifs étaient, d’une part, de déterminer s’il existe des relations prédictives concurrentes et prospectives entre l’intelligence générale et les traits de personnalité chez les adolescents et, d’autre part, de vérifier si ces relations sont différentes entre les garçons et les filles. Les données utilisées proviennent de l’étude longitudinale de la Stratégie d’intervention agir autrement (SIAA). Un large échantillon d’adolescents évalués une première fois en secondaire un et réévalués à nouveau quatre ans plus tard en secondaire cinq a été employé. À la première vague de collecte de données, seule l’intelligence générale a été évaluée, tandis qu’à la deuxième vague, autant l’intelligence générale que les traits de personnalité l’ont été. La modélisation par équations structurales sur des variables latentes a été utilisée pour tester les différentes hypothèses de recherche. Les résultats ont démontré que, sur le plan concurrent, l’intelligence générale et tous les traits de personnalité considérés sont reliés significativement de façon positive, ce qui va partiellement à l’encontre des données obtenues à partir des échantillons d’adultes. Sur le plan prospectif, les résultats ont confirmé que les corrélations diminuent avec le temps, et ce, pour presque tous les traits étudiés. Finalement, les modèles d’équations structurales multi-groupes ont confirmé la présence de différences significatives entre les garçons et les filles pour certains traits de personnalité. Dans l’ensemble, bien que plusieurs résultats de la présente étude obtenus à partir d’un échantillon d’adolescents soient conformes à ceux observés auprès d’échantillons d’adultes, certaines différences intéressantes sont observées.

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Cette thèse présente des méthodes de traitement de données de comptage en particulier et des données discrètes en général. Il s'inscrit dans le cadre d'un projet stratégique du CRNSG, nommé CC-Bio, dont l'objectif est d'évaluer l'impact des changements climatiques sur la répartition des espèces animales et végétales. Après une brève introduction aux notions de biogéographie et aux modèles linéaires mixtes généralisés aux chapitres 1 et 2 respectivement, ma thèse s'articulera autour de trois idées majeures. Premièrement, nous introduisons au chapitre 3 une nouvelle forme de distribution dont les composantes ont pour distributions marginales des lois de Poisson ou des lois de Skellam. Cette nouvelle spécification permet d'incorporer de l'information pertinente sur la nature des corrélations entre toutes les composantes. De plus, nous présentons certaines propriétés de ladite distribution. Contrairement à la distribution multidimensionnelle de Poisson qu'elle généralise, celle-ci permet de traiter les variables avec des corrélations positives et/ou négatives. Une simulation permet d'illustrer les méthodes d'estimation dans le cas bidimensionnel. Les résultats obtenus par les méthodes bayésiennes par les chaînes de Markov par Monte Carlo (CMMC) indiquent un biais relatif assez faible de moins de 5% pour les coefficients de régression des moyennes contrairement à ceux du terme de covariance qui semblent un peu plus volatils. Deuxièmement, le chapitre 4 présente une extension de la régression multidimensionnelle de Poisson avec des effets aléatoires ayant une densité gamma. En effet, conscients du fait que les données d'abondance des espèces présentent une forte dispersion, ce qui rendrait fallacieux les estimateurs et écarts types obtenus, nous privilégions une approche basée sur l'intégration par Monte Carlo grâce à l'échantillonnage préférentiel. L'approche demeure la même qu'au chapitre précédent, c'est-à-dire que l'idée est de simuler des variables latentes indépendantes et de se retrouver dans le cadre d'un modèle linéaire mixte généralisé (GLMM) conventionnel avec des effets aléatoires de densité gamma. Même si l'hypothèse d'une connaissance a priori des paramètres de dispersion semble trop forte, une analyse de sensibilité basée sur la qualité de l'ajustement permet de démontrer la robustesse de notre méthode. Troisièmement, dans le dernier chapitre, nous nous intéressons à la définition et à la construction d'une mesure de concordance donc de corrélation pour les données augmentées en zéro par la modélisation de copules gaussiennes. Contrairement au tau de Kendall dont les valeurs se situent dans un intervalle dont les bornes varient selon la fréquence d'observations d'égalité entre les paires, cette mesure a pour avantage de prendre ses valeurs sur (-1;1). Initialement introduite pour modéliser les corrélations entre des variables continues, son extension au cas discret implique certaines restrictions. En effet, la nouvelle mesure pourrait être interprétée comme la corrélation entre les variables aléatoires continues dont la discrétisation constitue nos observations discrètes non négatives. Deux méthodes d'estimation des modèles augmentés en zéro seront présentées dans les contextes fréquentiste et bayésien basées respectivement sur le maximum de vraisemblance et l'intégration de Gauss-Hermite. Enfin, une étude de simulation permet de montrer la robustesse et les limites de notre approche.

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Les titres financiers sont souvent modélisés par des équations différentielles stochastiques (ÉDS). Ces équations peuvent décrire le comportement de l'actif, et aussi parfois certains paramètres du modèle. Par exemple, le modèle de Heston (1993), qui s'inscrit dans la catégorie des modèles à volatilité stochastique, décrit le comportement de l'actif et de la variance de ce dernier. Le modèle de Heston est très intéressant puisqu'il admet des formules semi-analytiques pour certains produits dérivés, ainsi qu'un certain réalisme. Cependant, la plupart des algorithmes de simulation pour ce modèle font face à quelques problèmes lorsque la condition de Feller (1951) n'est pas respectée. Dans ce mémoire, nous introduisons trois nouveaux algorithmes de simulation pour le modèle de Heston. Ces nouveaux algorithmes visent à accélérer le célèbre algorithme de Broadie et Kaya (2006); pour ce faire, nous utiliserons, entre autres, des méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) et des approximations. Dans le premier algorithme, nous modifions la seconde étape de la méthode de Broadie et Kaya afin de l'accélérer. Alors, au lieu d'utiliser la méthode de Newton du second ordre et l'approche d'inversion, nous utilisons l'algorithme de Metropolis-Hastings (voir Hastings (1970)). Le second algorithme est une amélioration du premier. Au lieu d'utiliser la vraie densité de la variance intégrée, nous utilisons l'approximation de Smith (2007). Cette amélioration diminue la dimension de l'équation caractéristique et accélère l'algorithme. Notre dernier algorithme n'est pas basé sur une méthode MCMC. Cependant, nous essayons toujours d'accélérer la seconde étape de la méthode de Broadie et Kaya (2006). Afin de réussir ceci, nous utilisons une variable aléatoire gamma dont les moments sont appariés à la vraie variable aléatoire de la variance intégrée par rapport au temps. Selon Stewart et al. (2007), il est possible d'approximer une convolution de variables aléatoires gamma (qui ressemble beaucoup à la représentation donnée par Glasserman et Kim (2008) si le pas de temps est petit) par une simple variable aléatoire gamma.

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L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à partir d’un nombre potentiellement limité de données. Cette thèse s’inscrit dans cette pensée et aborde divers sujets de recherche liés au problème d’estimation de densité par l’entremise des machines de Boltzmann (BM), modèles graphiques probabilistes au coeur de l’apprentissage profond. Nos contributions touchent les domaines de l’échantillonnage, l’estimation de fonctions de partition, l’optimisation ainsi que l’apprentissage de représentations invariantes. Cette thèse débute par l’exposition d’un nouvel algorithme d'échantillonnage adaptatif, qui ajuste (de fa ̧con automatique) la température des chaînes de Markov sous simulation, afin de maintenir une vitesse de convergence élevée tout au long de l’apprentissage. Lorsqu’utilisé dans le contexte de l’apprentissage par maximum de vraisemblance stochastique (SML), notre algorithme engendre une robustesse accrue face à la sélection du taux d’apprentissage, ainsi qu’une meilleure vitesse de convergence. Nos résultats sont présent ́es dans le domaine des BMs, mais la méthode est générale et applicable à l’apprentissage de tout modèle probabiliste exploitant l’échantillonnage par chaînes de Markov. Tandis que le gradient du maximum de vraisemblance peut-être approximé par échantillonnage, l’évaluation de la log-vraisemblance nécessite un estimé de la fonction de partition. Contrairement aux approches traditionnelles qui considèrent un modèle donné comme une boîte noire, nous proposons plutôt d’exploiter la dynamique de l’apprentissage en estimant les changements successifs de log-partition encourus à chaque mise à jour des paramètres. Le problème d’estimation est reformulé comme un problème d’inférence similaire au filtre de Kalman, mais sur un graphe bi-dimensionnel, où les dimensions correspondent aux axes du temps et au paramètre de température. Sur le thème de l’optimisation, nous présentons également un algorithme permettant d’appliquer, de manière efficace, le gradient naturel à des machines de Boltzmann comportant des milliers d’unités. Jusqu’à présent, son adoption était limitée par son haut coût computationel ainsi que sa demande en mémoire. Notre algorithme, Metric-Free Natural Gradient (MFNG), permet d’éviter le calcul explicite de la matrice d’information de Fisher (et son inverse) en exploitant un solveur linéaire combiné à un produit matrice-vecteur efficace. L’algorithme est prometteur: en terme du nombre d’évaluations de fonctions, MFNG converge plus rapidement que SML. Son implémentation demeure malheureusement inefficace en temps de calcul. Ces travaux explorent également les mécanismes sous-jacents à l’apprentissage de représentations invariantes. À cette fin, nous utilisons la famille de machines de Boltzmann restreintes “spike & slab” (ssRBM), que nous modifions afin de pouvoir modéliser des distributions binaires et parcimonieuses. Les variables latentes binaires de la ssRBM peuvent être rendues invariantes à un sous-espace vectoriel, en associant à chacune d’elles, un vecteur de variables latentes continues (dénommées “slabs”). Ceci se traduit par une invariance accrue au niveau de la représentation et un meilleur taux de classification lorsque peu de données étiquetées sont disponibles. Nous terminons cette thèse sur un sujet ambitieux: l’apprentissage de représentations pouvant séparer les facteurs de variations présents dans le signal d’entrée. Nous proposons une solution à base de ssRBM bilinéaire (avec deux groupes de facteurs latents) et formulons le problème comme l’un de “pooling” dans des sous-espaces vectoriels complémentaires.

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Le monde actuel, marqué par une augmentation incessante des exigences professionnelles, requiert des enseignants une adaptation constante aux changements sociaux, culturels et économiques. Si, pour les enseignants expérimentés, l’accommodation à ces transformations est accompagnée de plusieurs défis, pour les nouveaux enseignants qui ne maîtrisent pas complètement tous les aspects de la profession, l’intégration au milieu scolaire peut être extrêmement difficile ou même insupportable, au point où certains quittent le métier. Néanmoins, à force de persévérance, un certain nombre des nouveaux enseignants franchissent les obstacles imposés par la profession. Dans leur cas, la satisfaction et l’engagement professionnel peuvent être des caractéristiques importantes qui les incitent à continuer à exercer leurs activités d’enseignement. Dans ce contexte, l’étude vise l’analyse des éléments liés à la construction de l’identité professionnelle des enseignants lors de leur insertion dans le métier, à partir des perceptions des nouveaux enseignants et de celles des gestionnaires des écoles primaires et secondaires. L’harmonie entre la perception de ces deux groupes d’acteurs scolaires peut constituer un important facteur du rendement des professionnels dans leur métier et de l’efficacité des institutions d’enseignement. Ainsi, du côté des nouveaux enseignants, l’étude examine les variables qui peuvent être liées à leur engagement professionnel et de celui des gestionnaires, elle vise à analyser les éléments qui peuvent être liés à leur satisfaction sur le travail effectué par les nouveaux enseignants. La présente étude, de type quantitatif, est constituée des analyses secondaires des données issues des enquêtes pancanadiennes auprès des directions et des enseignants d’écoles primaires et secondaires du Canada, menées en 2005 et 2006 par une équipe de professeurs de différentes universités canadiennes. Les analyses statistiques sont basées sur deux modèles théoriques : (1) l’engagement professionnel des nouveaux enseignants et (2) la satisfaction des gestionnaires sur le travail effectué par les nouveaux enseignants. Ces modèles sont examinés en suivant la théorie classique des tests (TCT) et celle des réponses aux items (TRI) afin de profiter des avantages de chacune des méthodes. Du côté de la TCT, des analyses de cheminement et des modélisations aux équations structurelles ont été effectuées pour examiner les modèles théoriques. Du côté de la TRI, des modélisations de Rasch ont été utilisées pour examiner les propriétés psychométriques des échelles utilisées par la recherche afin de vérifier si les données sont bien ajustées aux modèles et si les items se regroupent de façon logique pour expliquer les traits latents à l’étude. Les résultats mettent en évidence le rapport humain qui définit la profession enseignante. Autrement dit, pour les nouveaux enseignants, les émotions en classe, conséquence du processus d’interaction avec leurs élèves, sont le facteur majeur lié à l’engagement professionnel. Dans le même sens, la relation des nouveaux enseignants avec les divers membres de la communauté scolaire (parents des élèves, gestionnaires, personnel de l’école et autres enseignants) est un facteur-clé de la satisfaction des gestionnaires quant au travail des nouveaux enseignants. Les analyses indiquent également l’importance de la satisfaction au travail dans le modèle des nouveaux enseignants. Cette variable est un important déterminant de l’engagement professionnel et peut être associée à tous les autres éléments du modèle des nouveaux enseignants. Finalement, les résultats indiquent le besoin de construction des variables latentes avec un plus grand nombre d’items pour mieux positionner les personnes dans l’échelle de mesure. Ce résultat est plutôt important pour le modèle des gestionnaires qui indique de mauvais ajustements items-personnes.

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The present study gave emphasis on characterizing continuous probability distributions and its weighted versions in univariate set up. Therefore a possible work in this direction is to study the properties of weighted distributions for truncated random variables in discrete set up. The problem of extending the measures into higher dimensions as well as its weighted versions is yet to be examined. As the present study focused attention to length-biased models, the problem of studying the properties of weighted models with various other weight functions and their functional relationships is yet to be examined.

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To study the behaviour of beam-to-column composite connection more sophisticated finite element models is required, since component model has some severe limitations. In this research a generic finite element model for composite beam-to-column joint with welded connections is developed using current state of the art local modelling. Applying mechanically consistent scaling method, it can provide the constitutive relationship for a plane rectangular macro element with beam-type boundaries. Then, this defined macro element, which preserves local behaviour and allows for the transfer of five independent states between local and global models, can be implemented in high-accuracy frame analysis with the possibility of limit state checks. In order that macro element for scaling method can be used in practical manner, a generic geometry program as a new idea proposed in this study is also developed for this finite element model. With generic programming a set of global geometric variables can be input to generate a specific instance of the connection without much effort. The proposed finite element model generated by this generic programming is validated against testing results from University of Kaiserslautern. Finally, two illustrative examples for applying this macro element approach are presented. In the first example how to obtain the constitutive relationships of macro element is demonstrated. With certain assumptions for typical composite frame the constitutive relationships can be represented by bilinear laws for the macro bending and shear states that are then coupled by a two-dimensional surface law with yield and failure surfaces. In second example a scaling concept that combines sophisticated local models with a frame analysis using a macro element approach is presented as a practical application of this numerical model.

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We propose a nonparametric method for estimating derivative financial asset pricing formulae using learning networks. To demonstrate feasibility, we first simulate Black-Scholes option prices and show that learning networks can recover the Black-Scholes formula from a two-year training set of daily options prices, and that the resulting network formula can be used successfully to both price and delta-hedge options out-of-sample. For comparison, we estimate models using four popular methods: ordinary least squares, radial basis functions, multilayer perceptrons, and projection pursuit. To illustrate practical relevance, we also apply our approach to S&P 500 futures options data from 1987 to 1991.

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This article examines the effect on price of different characteristics of holiday hotels in the sun-and-beach segment, under the hedonic function perspective. Monthly prices of the majority of hotels in the Spanish continental Mediterranean coast are gathered from May to October 1999 from the tour operator catalogues. Hedonic functions are specified as random-effect models and parametrized as structural equation models with two latent variables, a random peak season price and a random width of seasonal fluctuations. Characteristics of the hotel and the region where they are located are used as predictors of both latent variables. Besides hotel category, region, distance to the beach, availability of parking place and room equipment have an effect on peak price and also on seasonality. 3- star hotels have the highest seasonality and hotels located in the southern regions the lowest, which could be explained by a warmer climate in autumn

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This article studies the static pricing problem of a network service provider who has a fixed capacity and faces different types of customers (classes). Each type of customers can have its own capacity constraint but it is assumed that all classes have the same resource requirement. The provider must decide a static price for each class. The customer types are characterized by their arrival process, with a price-dependant arrival rate, and the random time they remain in the system. Many real-life situations could fit in this framework, for example an Internet provider or a call center, but originally this problem was thought for a company that sells phone-cards and needs to set the price-per-minute for each destination. Our goal is to characterize the optimal static prices in order to maximize the provider's revenue. We note that the model here presented, with some slight modifications and additional assumptions can be used in those cases when the objective is to maximize social welfare.

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En Colombia, después de casi dos décadas de la creación del régimen de cuentas privadas, se implementó una reforma donde se pasa de un sistema con un unico fondo a uno multifondos. Este tipo de reformas se vienen implementando en diferentes paises europeos y de Latino America. A la luz de las teorías clásicas dicha reforma trae mejoras en el bienestar de los individuos; sin embargo, la literatura sobre las nuevas teorías del comportamiento sugiere que los individuos no siempre toman decisiones que están de acuerdo con los supuestos de las teorías clásicas. Este trabajo estudia esta reforma en Colombia bajo algunas de las teorías del comportamiento financiero. Se encuentra que aún cuando el afiliado se quede en la opción default , o actúe con aversión a la pérdida, va a obtener valores en sus cuentas privadas mayores a las que obtendría con un sistema de un único fondo.

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En Colombia, después de casi dos décadas de la creación del régimen de cuentas privadas, se implementó una reforma donde se pasa de un sistema con un único fondo a uno multifondos. Este tipo de reformas se vienen implementando en diferentes países europeos y de Latino América. A la luz de las teorías clásicas dicha reforma trae mejoras en el bienestar de los individuos; sin embargo, la literatura sobre las nuevas teorías del comportamiento sugiere que los individuos no siempre toman decisiones que están de acuerdo con los supuestos de las teorías clásicas. Este trabajo estudia esta reforma en Colombia bajo algunas de las teorías del comportamiento financiero. Se encuentra que aún cuando el afiliado se quede en la opción default , o actúe con aversión a la pérdida, va a obtener valores en sus cuentas privadas mayores a las que obtendría con un sistema de un único fondo.

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En este documento se explica el rol de las compañías aseguradoras colombianas dentro del sistema pensional y se busca, a través de la comprensión de la evolución del entorno macroeconómico y del marco regulatorio, identificar los retos que enfrentan. Los retos explicados en el documento son tres: el reto de la rentabilidad, el reto que plantean los cambios relativamente frecuentes de la regulación, y el reto del “calce”. El documento se enfoca principalmente en el reto de la rentabilidad y desarrolla un ejercicio de frontera eficiente que utiliza retornos esperados calculados a partir de la metodología de Damodaran (2012). Los resultados del ejercicio soportan la idea de que en efecto los retornos esperados serán menores para cualquier nivel de riesgo y sugiere que ante tal panorama, la relajación de las restricciones impuestas por el Régimen de inversiones podría alivianar los preocupaciones de las compañías aseguradoras en esta materia. Para los otros dos retos también se sugieren alternativas: el Algorithmic Trading para el caso del reto que impone los cambios en la regulación, y las Asociaciones Público-Privadas para abordar el reto del “calce”.

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Financial integration has been pursued aggressively across the globe in the last fifty years; however, there is no conclusive evidence on the diversification gains (or losses) of such efforts. These gains (or losses) are related to the degree of comovements and synchronization among increasingly integrated global markets. We quantify the degree of comovements within the integrated Latin American market (MILA). We use dynamic correlation models to quantify comovements across securities as well as a direct integration measure. Our results show an increase in comovements when we look at the country indexes, however, the increase in the trend of correlation is previous to the institutional efforts to establish an integrated market in the region. On the other hand, when we look at sector indexes and an integration measure, we find a decreased in comovements among a representative sample of securities form the integrated market.

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We propose and estimate a financial distress model that explicitly accounts for the interactions or spill-over effects between financial institutions, through the use of a spatial continuity matrix that is build from financial network data of inter bank transactions. Such setup of the financial distress model allows for the empirical validation of the importance of network externalities in determining financial distress, in addition to institution specific and macroeconomic covariates. The relevance of such specification is that it incorporates simultaneously micro-prudential factors (Basel 2) as well as macro-prudential and systemic factors (Basel 3) as determinants of financial distress. Results indicate network externalities are an important determinant of financial health of a financial institutions. The parameter that measures the effect of network externalities is both economically and statistical significant and its inclusion as a risk factor reduces the importance of the firm specific variables such as the size or degree of leverage of the financial institution. In addition we analyze the policy implications of the network factor model for capital requirements and deposit insurance pricing.