L'objectif de ce mémoire est de comparer la méthode d'échantillonnage de Gibbs avec augmentation de données, telle que présentée par Paquet (2002) et Bernier-Martel (2005), avec celle de l'imputation multiple telle que présentée par Grégoire (2004). Le critère de comparaison sera le signe des coefficients estimés. Nous travaillerons dans le contexte de bases de données indépendantes et d'un modèle linéaire à choix discret. Le modèle sera exprimé en tenant compte du choix des modes de transport des ménages de la communauté urbaine de Toronto. Pour réaliser ce projet, nous utiliserons la base de données du TTS (Transportation Tomorrow Survey) de 1986 et de 1996. Les résultats n'ont pas tous été estimés par un signe cohérent à nos attentes. Toutefois, nous pouvons conclure que l'échantillonnage de Gibbs avec augmentation de données est une approche plus intéressante que l'imputation multiple, puisqu'elle a estimé un nombre plus élevé de bons signes.

Dans ce document, nous examinons la performance de l'estimation par la méthode bayésienne et celle par la méthode de vraisemblance. En premier lieu, on s'intéresse au cas où la base de données est complète pour estimer un modèle dichotomique par l'approche du maximum de vraisemblance et qui sera comparée à l'estimation du modèle par l'approche bayésienne ; dans ce dernier cas, on utilise la méthode d'échantillonnage de Gibbs. En deuxième lieu, on étudie l'impact du mécanisme de données manquantes ainsi que l'étude des cas complets sur l'estimation des paramètres du modèle. En outre, on utilise les modèles MCAR, MAR et NMAR. Nous illustrons ces méthodes d'estimation à l'aide des données simulées, ainsi qu'avec des données réelles portant sur la décision d'emploi ou de travail chez les jeunes.

Cette thèse comporte trois chapitres dans lesquels j'étudie les coûts de transaction des actions, les anomalies en finance et les activités du système bancaire parallèle. Dans le premier chapitre (co-écrit avec René Garcia), une nouvelle façon d'estimer les coûts de transaction des actions est proposée. Les coûts de transaction ont diminué au fil du temps, mais ils peuvent augmenter considérablement lorsque la liquidité de financement se raréfi e, lorsque les craintes des investisseurs augmentent ou lorsqu'il y a d'autres frictions qui empêchent l'arbitrage. Nous estimons dans ce chapitre les écarts entre les cours acheteur et vendeur des actions de milliers d'entreprises à une fréquence journalière et présentons ces mouvements importants pour plusieurs de ces épisodes au cours des 30 dernières années. Le coût de transaction des trois quarts des actions est fortement impacté par la liquidité de fi nancement et augmente en moyenne de 24%. Alors que les actions des petites entreprises et celles des entreprises à forte volatilité ont des coûts de transaction plus élevés, l'augmentation relative des coûts de transaction en temps de crise est plus prononcée pour les actions des grandes entreprises et celles des entreprises à faible volatilité. L'écart entre les coûts de transaction respectifs de ces groupes de qualité élevée et qualité faible augmente également lorsque les conditions financières se détériorent, ce qui prouve le phénomène de fuite vers la qualité. Nous avons construit des portefeuilles basés sur des anomalies et avons estimé leurs "alphas" ajustés pour les coûts de rééquilibrage sur la base de nos estimations des coûts de transaction pour montrer que toutes les stratégies sont soit non rentables soit perdent de l'argent, à l'exception de deux anomalies: le "prix de l'action" et la "dynamique du secteur industriel". Dans le deuxième chapitre, j'étudie comment la popularité des anomalies dans les revues scienti ques spécialisées en finance peut influer sur le rendement des stratégies basées sur ces anomalies. J'utilise le ton du résumé de la publication dans laquelle une anomalie est discutée et le facteur d'impact de la revue dans laquelle cette publication a paru pour prévoir le rendement des stratégies basées sur ces anomalies sur la période après publication. La principale conclusion est la suivante: lorsqu'une anomalie est discutée dans une publication dont le résumé a un ton positif, et qui apparaît dans une revue avec un facteur d'impact supérieur à 3 (Journal of Finance, Journal of Financial Economics, Review of Financial Studies), cette anomalie est plus susceptible d'attirer les investisseurs qui vont baser leurs stratégies sur cette anomalie et corriger ainsi la mauvaise évaluation des actions. Le troisième chapitre (co-écrit avec Vasia Panousi) propose une mesure de l'activité bancaire parallèle des entreprises opérant dans le secteur financier aux États-Unis. À cette fi n, nous utilisons l'analyse de données textuelles en extrayant des informations des rapports annuels et trimestriels des entreprises. On constate que l'activité bancaire parallèle était plus élevée pour les "Institutions de dépôt", les "Institutions qui ne prennent pas de dépôt" et le secteur "Immobilier" avant 2008. Mais après 2008, l'activité bancaire parallèle a considérablement baissé pour toutes les fi rmes opérant dans le secteur financier sauf les "Institutions non dépositaires". Notre indice du système bancaire parallèle satisfait certains faits économiques concernant le système bancaire parallèle, en particulier le fait que les politiques monétaires restrictives contribuent à l'expansion du système bancaire parallèle. Nous montrons également avec notre indice que, lorsque l'activité bancaire parallèle des 100 plus grandes banques augmente, les taux de délinquance sur les prêts accordés par ces banques augmentent également. L'inverse est observé avec l'indice bancaire traditionnel: une augmentation de l'activité bancaire traditionnelle des 100 plus grandes banques diminue le taux de délinquance. / This thesis has three chapters in which I study transaction costs, anomalies and shadow banking activities. In the first chapter (co-authored with René Garcia) a novel way of estimating transaction costs is proposed. Transaction costs have declined over time but they can increase considerably when funding liquidity becomes scarce, investors' fears spike or other frictions limit arbitrage. We estimate bid-ask spreads of thousands of firms at a daily frequency and put forward these large movements for several of these episodes in the last 30 years. The transaction cost of three-quarters of the firms is significantly impacted by funding liquidity and increases on average by 24%. While small firms and high volatility firms have larger transaction costs, the relative increase in transaction costs in crisis times is more pronounced in large firms and low-volatility firms. The gap between the respective transaction costs of these high- and low-quality groups also increases when financial conditions deteriorate, which provides evidence of flight to quality. We build anomaly-based long-short portfolios and estimate their alphas adjusted for rebalancing costs based on our security-level transaction cost estimates to show that all strategies are either unprofitable or lose money, except for price per share and industry momentum. In the second chapter I study how the popularity of anomalies in peer-reviewed finance journals can influence the returns on these anomalies. I use the tone of the abstract of the publication in which an anomaly is discussed and the impact factor of the journal in which this publication appears to forecast the post-publication return of strategies based on the anomaly. The main finding is the following: when an anomaly is discussed in a positive tone publication that appears in a journal with an impact factor higher than 3 (Journal of Finance, Journal of Financial Economics, Review of Financial Studies), this anomaly is more likely to attract investors that are going to arbitrage away the mispricing. The third chapter (co-authored with Vasia Panousi) proposes a measure of the shadow banking activity of firms operating in the financial industry in the United States. For this purpose we use textual data analysis by extracting information from annual and quarterly reports of firms. We find that the shadow banking activity was higher for the “Depository Institutions", “Non depository Institutions" and the “Real estate" before 2008. But after 2008, the shadow banking activity dropped considerably for all the financial companies except for the “Non depository Institutions". Our shadow banking index satisfies some economic facts about the shadow banking, especially the fact that contractionary monetary policies contribute to expand shadow banking. We also show with our index that, when the shadow banking activity of the 100 biggest banks increases, the delinquency rates on the loans that these banks give also increases. The opposite is observed with the traditional banking index: an increase of the traditional banking activity of the 100 biggest banks decreases the delinquency rate.