Investment Under Demand Uncertainty: the Newsboy Problem Revisited.

In this article we study the effect of uncertainty on an entrepreneur who must choose the capacity of his business before knowing the demand for his product. The unit profit of operation is known with certainty but there is no flexibility in our one-period framework. We show how the introduction of global uncertainty reduces the investment of the risk neutral entrepreneur and, even more, that the risk averse one. We also show how marginal increases in risk reduce the optimal capacity of both the risk neutral and the risk averse entrepreneur, without any restriction on the concave utility function and with limited restrictions on the definition of a mean preserving spread. These general results are explained by the fact that the newsboy has a piecewise-linear, and concave, monetary payoff witha kink endogenously determined at the level of optimal capacity. Our results are compared with those in the two literatures on price uncertainty and demand uncertainty, and particularly, with the recent contributions of Eeckhoudt, Gollier and Schlesinger (1991, 1995).

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

Rationalité et embeddedness La sensibilité écologique des consommateurs à l’école des conventions

Selon une conception canonique de la rationalité, le comportement des consommateurs résulte de préférences données. En économie de l’environnement, la sensibilité écologique des consommateurs prend ainsi la forme d’une préférence verte intégrée à la fonction d’utilité. Le courant de l’économie des conventions relâche l’hypothèse de rationalité substantielle en insistant sur la pluralité des raisons d’agir pour les individus. En soulignant, à partir d’études empiriques, que le comportement des agents est irréductible à une explication causale unique (en termes de préférences), une conception conventionnaliste de la sensibilité écologique s’appuiera sur les valeurs revendiquées par les agents et les formes de justifications invoquées lorsqu’il est question d’actions concrètes en faveur de l’environnement.

Inclusive fitness maximization: an axiomatic approach

Kin selection theorists argue that evolution in social contexts will lead organisms to behave as if maximizing their inclusive, as opposed to personal, fitness. The inclusive fitness concept allows biologists to treat organisms as akin to rational agents seeking to maximize a utility function. Here we develop this idea and place it on a firm footing by employing a standard decision-theoretic methodology. We show how the principle of inclusive fitness maximization and a related principle of quasi-inclusive fitness maximization can be derived from axioms on an individual’s ‘as if preferences’ (binary choices). Our results help integrate evolutionary theory and rational choice theory, help draw out the behavioural implications of inclusive fitness maximization, and point to a possible way in which evolution could lead organisms to implement it.

Choix de portefeuille de grande taille et mesures de risque pour preneurs de décision pessimistes

Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011.

Analyse du comportement hétérogène des usagers dans un réseau

Le nombre important de véhicules sur le réseau routier peut entraîner des problèmes d'encombrement et de sécurité. Les usagers des réseaux routiers qui nous intéressent sont les camionneurs qui transportent des marchandises, pouvant rouler avec des véhicules non conformes ou emprunter des routes interdites pour gagner du temps. Le transport de matières dangereuses est réglementé et certains lieux, surtout les ponts et les tunnels, leur sont interdits d'accès. Pour aider à faire appliquer les lois en vigueur, il existe un système de contrôles routiers composé de structures fixes et de patrouilles mobiles. Le déploiement stratégique de ces ressources de contrôle mise sur la connaissance du comportement des camionneurs que nous allons étudier à travers l'analyse de leurs choix de routes. Un problème de choix de routes peut se modéliser en utilisant la théorie des choix discrets, elle-même fondée sur la théorie de l'utilité aléatoire. Traiter ce type de problème avec cette théorie est complexe. Les modèles que nous utiliserons sont tels, que nous serons amenés à faire face à des problèmes de corrélation, puisque plusieurs routes partagent probablement des arcs. De plus, puisque nous travaillons sur le réseau routier du Québec, le choix de routes peut se faire parmi un ensemble de routes dont le nombre est potentiellement infini si on considère celles ayant des boucles. Enfin, l'étude des choix faits par un humain n'est pas triviale. Avec l'aide du modèle de choix de routes retenu, nous pourrons calculer une expression de la probabilité qu'une route soit prise par le camionneur. Nous avons abordé cette étude du comportement en commençant par un travail de description des données collectées. Le questionnaire utilisé par les contrôleurs permet de collecter des données concernant les camionneurs, leurs véhicules et le lieu du contrôle. La description des données observées est une étape essentielle, car elle permet de présenter clairement à un analyste potentiel ce qui est accessible pour étudier les comportements des camionneurs. Les données observées lors d'un contrôle constitueront ce que nous appellerons une observation. Avec les attributs du réseau, il sera possible de modéliser le réseau routier du Québec. Une sélection de certains attributs permettra de spécifier la fonction d'utilité et par conséquent la fonction permettant de calculer les probabilités de choix de routes par un camionneur. Il devient alors possible d'étudier un comportement en se basant sur des observations. Celles provenant du terrain ne nous donnent pas suffisamment d'information actuellement et même en spécifiant bien un modèle, l'estimation des paramètres n'est pas possible. Cette dernière est basée sur la méthode du maximum de vraisemblance. Nous avons l'outil, mais il nous manque la matière première que sont les observations, pour continuer l'étude. L'idée est de poursuivre avec des observations de synthèse. Nous ferons des estimations avec des observations complètes puis, pour se rapprocher des conditions réelles, nous continuerons avec des observations partielles. Ceci constitue d'ailleurs un défi majeur. Nous proposons pour ces dernières, de nous servir des résultats des travaux de (Bierlaire et Frejinger, 2008) en les combinant avec ceux de (Fosgerau, Frejinger et Karlström, 2013). Bien qu'elles soient de nature synthétiques, les observations que nous utilisons nous mèneront à des résultats tels, que nous serons en mesure de fournir une proposition concrète qui pourrait aider à optimiser les décisions des responsables des contrôles routiers. En effet, nous avons réussi à estimer, sur le réseau réel du Québec, avec un seuil de signification de 0,05 les valeurs des paramètres d'un modèle de choix de routes discrets, même lorsque les observations sont partielles. Ces résultats donneront lieu à des recommandations sur les changements à faire dans le questionnaire permettant de collecter des données.

A Theory of Quantitative Inference Applied to a Mechanical Design Compiler

This thesis presents the ideas underlying a computer program that takes as input a schematic of a mechanical or hydraulic power transmission system, plus specifications and a utility function, and returns catalog numbers from predefined catalogs for the optimal selection of components implementing the design. Unlike programs for designing single components or systems, the program provides the designer with a high level "language" in which to compose new designs. It then performs some of the detailed design process. The process of "compilation" is based on a formalization of quantitative inferences about hierarchically organized sets of artifacts and operating conditions. This allows the design compilation without the exhaustive enumeration of alternatives.

Efectos del sistema de multifondos en el Régimen de Ahorro Individual en Colombia

Recientemente, el gobierno nacional radicó un proyecto de reforma financiera en el que se propone flexibilizar la regulación de los Fondos de Pensiones. En particular, se propone que los agentes pueden escoger la composición del portafolio en el que están invertidos sus ahorros pensionales. Para evaluar los posibles efectos de este cambio sobre el bienestar de los agentes, este trabajo analiza las decisiones de inversión de un individuo con función de utilidad con aversión absoluta al riesgo constante (CARA) frente a la Teoría de la diversificación del portafolio. Adicionalmente, se realiza un ejercicio contrafactual con el fin de calcular cual hubiera sido el valor del activo pensional para diferentes individuos si la legislación propuesta por el gobierno hubiera aplicado para el período 1980-2008. Este ejercicio se realiza utilizando información de las Bolsas de Valores de Colombia y la Encuesta de Calidad de Vida 2003 (ECV 2003), siguiendo la metodología de Herscovich (2003) los resultados del análisis teórico sugieren que ante un mayor valor acumulado en las cuentas de pensión, los individuos disminuyen su exposición ante el riesgo en sus portafolios. Así, la composición del portafolio debe estar más concentrada en renta variable para los agentes jóvenes y más concentrada en renta fija para los agentes viejos. Por otro lado, el ejercicio contrafactual, indica que la mejor decisión habría sido invertir todo el portafolio en activos de renta variable. Este contraste en los resultados llama la atención acerca de dos problemas: Primero, es posible que la estrategia que maximiza la utilidad ex-ante de los individuos no sea la misma que maximiza el valor de su pensión. Segundo, el ejercicio presentado parte del supuesto de que no hay información adicional que permita suponer cambios de tendencia o de volatilidad en las rentabilidades de los distintos activos financieros. No obstante, es claro que los especialistas en el mercado financiero cuentan con información suficiente para predecir este tipo de eventos. Por esta razón, el estudio sugiere que el papel de la asesoría financiera a los ahorradores es fundamental para permitir un cambio al sistema multifondos, puesto que el incremento en las opciones de inversión no conduce a un incremento en el bienestar de los individuos en ausencia de información. Adicionalmente, al comparar la evolución de las cuentas de pensión con los porcentajes históricos y con el sistema multifondos, se encuentra un mejor desempeño cuando el porcentaje de inversión en activos de renta variable es mayor que el actual, lo cual sugiere un incremento en la restricción actual de inversión de activos de renta variable para mejorar el desempeño de los fondos.

Asymmetries in Business Cycles

Esta disertación busca estudiar los mecanismos de transmisión que vinculan el comportamiento de agentes y firmas con las asimetrías presentes en los ciclos económicos. Para lograr esto, se construyeron tres modelos DSGE. El en primer capítulo, el supuesto de función cuadrática simétrica de ajuste de la inversión fue removido, y el modelo canónico RBC fue reformulado suponiendo que des-invertir es más costoso que invertir una unidad de capital físico. En el segundo capítulo, la contribución más importante de esta disertación es presentada: la construcción de una función de utilidad general que anida aversión a la pérdida, aversión al riesgo y formación de hábitos, por medio de una función de transición suave. La razón para hacerlo así es el hecho de que los individuos son aversos a la pérdidad en recesiones, y son aversos al riesgo en auges. En el tercer capítulo, las asimetrías en los ciclos económicos son analizadas junto con ajuste asimétrico en precios y salarios en un contexto neokeynesiano, con el fin de encontrar una explicación teórica de la bien documentada asimetría presente en la Curva de Phillips.

Poor people and risky business

We try to explain why economic conflicts and illegal business often take place in poor countries. We use the concept of subsistence level of consumption (d) and assume a regular concave utility function for consumption levels higher than d. For consumption levels lower than d utility is constant and equal to zero. Under this framework poor agents are risk-lovers. This result helps to explain why economic conflicts are more likely to appear in poor economies and why poor agents are more willing to undertake illegal business.

Unemployment insurance in the presence of an informal sector

We study the effect of UI benefits in a typical developing country where the informal sector is sizeable and persistent. In a partial equilibrium environment, ruling out the macroeconomic consequences of UI benefits, we characterize the stationary equilibrium of an economy where policyholders may be employed in the formal sector, short-run unemployed receiving UI benefits or long-run unemployed without UI benefits. We perform comparative static exercises to understand how UI benefits affect unemployed worker´s effort to secure a formal job, their labor supply in the informal sector and leisure time. Our model reveals that an increase in UI benefits generates two opposing effects for the short-run unemployed. First, since search efforts cannot be monitored it generates moral hazard behaviours that lower effort. Second, it generates an income effect as it reduces the marginal cost of searching for a formal job and increases effort.The overall effect is ambiguous and depends on the relative strength of these two effects. Additionally, we show that an increase in UI benefits increases the efforts of long-run unemployed workers. We provide a simple simulation exercise which suggests that the income effect pointed out is not necessarily of second-order importance in comparison with moral hazard strength. This result softens the widespread opinion, usually based on the microeconomic/partial equilibrium argument that the presence of dual labor markets is an obstacle to providing UI in developing countries.

Business cycle asymmetries: Loss aversion, sticky prices, and wages

In this chapter, the Smets-Wouters (2003) New Kenesian model is reformulated by introducing the loss aversion utility function developed in chapter two. The purpose of this is to understand how asymmetric real business cycles are linked to asymmetric behavior of agents in a price and wage rigidities set up. The simulations of the model reveal not only that the loss aversion in consumption and leisure is a good mechanism channel for explaining business cycle asymmetries, but also is a good mechanism channel for explaining asymmetric adjustment of prices and wages. Therefore the existence of asymmetries in Phillips Curve. Moreover, loss aversion makes downward rigidities in prices and wages stronger and also reproduces a more severe and persistent fall of the employment. All in all, this model generates asymmetrical real business cycles, asymmetric price and wage adjustment as well as hysteresis.

A DSGE model with loss aversion in consumption and leisure: an explanation for business cycles asymmetries

In this chapter, an asymmetric DSGE model is built in order to account for asymmetries in business cycles. One of the most important contributions of this work is the construction of a general utility function which nests loss aversion, risk aversion and habits formation by means of a smooth transition function. The main idea behind this asymmetric utility function is that under recession the agents over-smooth consumption and leisure choices in order to prevent a huge deviation of them from the reference level of the utility; while under boom, the agents simply smooth consumption and leisure, but trying to be as far as possible from the reference level of utility. The simulations of this model by means of Perturbations Method show that it is possible to reproduce asymmetrical business cycles where recession (on shock) are stronger than booms and booms are more long-lasting than recession. One additional and unexpected result is a downward stickiness displayed by real wages. As a consequence of this, there is a more persistent fall in employment in recession than in boom. Thus, the model reproduces not only asymmetrical business cycles but also real stickiness and hysteresis.

Action following the discovery of a global association between the whole genome and adverse event risk in a clinical drug-development programme

Observation of adverse drug reactions during drug development can cause closure of the whole programme. However, if association between the genotype and the risk of an adverse event is discovered, then it might suffice to exclude patients of certain genotypes from future recruitment. Various sequential and non-sequential procedures are available to identify an association between the whole genome, or at least a portion of it, and the incidence of adverse events. In this paper we start with a suspected association between the genotype and the risk of an adverse event and suppose that the genetic subgroups with elevated risk can be identified. Our focus is determination of whether the patients identified as being at risk should be excluded from further studies of the drug. We propose using a utility function to? determine the appropriate action, taking into account the relative costs of suffering an adverse reaction and of failing to alleviate the patient's disease. Two illustrative examples are presented, one comparing patients who suffer from an adverse event with contemporary patients who do not, and the other making use of a reference control group. We also illustrate two classification methods, LASSO and CART, for identifying patients at risk, but we stress that any appropriate classification method could be used in conjunction with the proposed utility function. Our emphasis is on determining the action to take rather than on providing definitive evidence of an association. Copyright (C) 2008 John Wiley & Sons, Ltd.

Corruption and individual ethics: insights from a public procurement auction

This article proposes an auction model where two firms compete for obtaining the license for a public project and an auctioneer acting as a public official representing the political power, decides the winner of the contest. Players as firms face a social dilemma in the sense that the higher is the bribe offered, the higher would be the willingness of a pure monetary maximizer public official to give her the license. However, it implies inducing a cost of reducing all players’ payoffs as far as our model includes an endogenous externality, which depends on bribe. All players’ payoffs decrease with the bribe (and increase with higher quality). We find that the presence of bribe aversion in either the officials’ or the firms’ utility function shifts equilibrium towards more pro-social behavior. When the quality and bribe-bid strategy space is discrete, multiple equilibria emerge including more pro-social bids than would be predicted under a continuous strategy space.