This thesis examines empirical and theoretical issues related to the role of uninsurable individual risk and heterogeneity in macroeconomics. The thesis includes four chapters. The first chapter uses data from the Panel Study of Income Dynamics (PSID) to test full risk-sharing among North American households. The second chapter is a short essay where I use simulated data to show how the method applied in the previous chapter can be used to distinguish between partial risk sharing and imperfect credit markets. The third chapter develops a heterogeneous agent dynamic general equilibrium model which jointly models aggregate saving and employment. Finally, the fourth chapter investigates empirically the ability of financial market incompleteness to help explaining the equity premium puzzle. The central motivation throughout this dissertation is the recognition that the interaction between cross-sectional volatility and aggregate volatility is of fundamental importance to understand the way we should model macroeconomic aggregates such as aggregate consumption, asset prices and business cycle fluctuations.<p><p> / Doctorat en Sciences économiques et de gestion / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La dispersion d'agents biologiques hautement pathogène dans une zone urbanisée après un acte terroriste est l'une des situations que les agences de sécurité nationales ont besoin d'évaluer en termes des risques et de la prise de décision. La simulation numérique des écoulements turbulents dans les zones urbaines, y compris la surveillance de la dispersion des polluants, a atteint un niveau de maturité suffisant pour faire des prédictions sur les zones urbaines réalistes jusqu'à 4 km2. Les simulations existantes sont déterministes dans le sens que tous les paramètres qui définissent le cas étudié (l'intensité et la direction du vent, la stratification atmosphérique, l'emplacement de la source des émissions, etc.) devraient être bien connu. Cette précision ne peut être atteint dans la pratique en raison d'un manque de connaissances sur la source d'émissions et de l'incertitude aléatoire intrinsèque des conditions météorologiques.Pour augmenter la contribution de la simulation numérique pour l'évaluation des risques et la prise de décision, il est essentiel de mesurer quantitativement l'impact d'un manque de connaissances en termes de résolution spatiale et temporelle des zones de danger.L'objet de cette thèse est d'appliquer des méthodes de quantification d'incertitude pour quantifier l'impact de ces incertitudes dans l'évaluation des zones de danger à moyenne portée dans des scénarios de dispersion de gaz toxiques. Une méthode hybride c-ANOVA et POD/Krigeage permet d'envisager jusqu'à 5 paramètres incertains dans une simulation 3D-CFD haute fidélité non-stationnaire de la dispersion d'un gaz toxique provenant d'une source type flaque dans une zone urbaine de 1km2. / The dispersion of highly pathogenic biological agents in an urbanized area following a terrorist act is one of the situations that national security agencies need to evaluate in terms of risk assessment and decision-making. The numerical simulation of turbulent flows in urban areas, including monitoring the dispersion of pollutants, has reached a sufficient level of maturity to make predictions on realistic urban zones up to 4 square kilometers. However, the existing simulations are deterministic in the sense that all the parameters that define the case studied (intensity and wind direction, atmospheric stratification, source of emissions location, quantity of injected toxic agent, etc.) should be well known. Such precision cannot be achieved in practice due to a lack of knowledge about the source of emission and the intrinsic aleatoric uncertainty of the meteorological conditions. To significantly increase the contribution of numerical simulation for risk assessment and decision-making, it is essential to quantitatively measure the impact of a lack of knowledge especially in terms of spatial and temporal resolution of the danger zones. The object of this thesis is to apply uncertainty quantification methods to quantify the impact of these uncertainties in the evaluation of the danger zones in medium range toxic gas dispersion scenarios. A hybrid method merging c-ANOVA and POD/Kriging allows to consider up to 5 uncertain parameters in a high-fidelity unsteady 3D-CFD simulation of the dispersion of a toxic gas from a pond-like source in an urban area of 1km2.

L’évaluation des risques, en situation d’urgence nucléaire, est entachée d’incertitudes sur le transfert de substances radioactives dans les écosystèmes terrestres et vers l’homme à travers la chaîne alimentaire pouvant altérer les décisions. L’ampleur des répercutions des accidents de Tchernobyl et de Fukushima a mis en évidence la difficulté de gérer les conséquences post-accidentelles de tels événements et d’appréhender les incertitudes dans les prises de décision. L’objectif de cette thèse est de développer une méthodologie pour la prise en compte des incertitudes dans les modèles d’évaluation de risque environnemental et alimentaire afin d’améliorer les outils d’aide à la décision en situation accidentelle. Différents modèles bayésiens hiérarchiques visant à saisir, dans un cadre unique de modélisation, l’incertitude et la variabilité sur des paramètres radioécologiques d’intérêt en situation post-accidentelle ont été développés. Les paramètres de ces modèles ont été estimés par inférence bayésienne sur des données collectées à partir d’une revue étendue de la littérature. L’influence sur les modèles d’évaluation de risque, des incertitudes autour de ces paramètres radioécologiques, a été évaluée par simulations probabilistes et analyses de sensibilité, appliquées à deux cas d’études : un accident hypothétique et l’accident de Fukushima. Les travaux réalisés dans cette thèse contribuent à améliorer la connaissance autour des processus clés de transfert de radionucléides dans l’environnement et la paramétrisation des modèles radioécologiques d’évaluation de risque en ligne avec les axes de recherche prioritaires définis par la communauté scientifique en radioécologie. / Risk assessment, in case of nuclear emergency, is confronted to uncertainties on the transfer of radioactive substances in terrestrial ecosystems and to human population through the food chain, which could affect the reliability of decisions. The extent of the repercussions of Chernobyl and Fukushima accidents highlighted the difficulty of managing the consequences of such disasters and specifically to accommodate the different sources of uncertainty within decision-making processes. The objective of this research is to develop a methodology to account for uncertainties within environmental and food risk assessment models to improve decision support tools used for accidental situations. Different hierarchical Bayesian models aiming at capturing, within a unique modelling framework, uncertainty and variability about radioecological parameters of great importance for accidental situation were developed. Models parameters were estimated by Bayesian inference applied on databases obtained by an extended literature review. The impact on the risk assessment models of uncertainties about these radioecological parameters was then assessed by stochastic simulations and sensitivity analyses applied on two case-studies: a hypothetical accident simulating a standardized deposition of radionuclides and the accident of Fukushima nuclear power plant. The works developed in this project contribute to enhance knowledge on key processes governing environmental transfer of radionuclides and to improve the parameterization of the radioecological risk assessment models with respect to the research lines outlined by the scientific community in radioecology.

L’analyse du cycle de vie et l’évaluation du risque ont été combinées afin d’évaluer les impacts et risques potentiels de NMs de TiO2 dans l’eau, les sols et les sédiments à une échelle site-spécifique. Une approche analytique a permis de caractériser les NMs industriels dans les eaux, sols et sédiments et de déterminer leur comportement dans l’eau. Un modèle bayésien a été réalisé pour évaluer leur devenir dans les eaux et sédiments de la rivière, ainsi que leurs effets et risques associés en mésocosmes. Il a ainsi été montré que le TiO2 est présent en faible concentration dans l’eau de rivière. En mésocosmes, des risques ont été quantifiés sur deux espèces : Dreissena polymorpha et Gammarus roeseli. Il est apparu nécessaire de mieux caractériser la dimension fractale des agrégats de NMs pour comprendre leur sédimentation et de quantifier les effets des nano-TiO2 dans le milieu naturel, en dépassant l’approche par mésocosmes. / In this work, life cycle and risk assessments were combined in order to assess the potential impacts and risks of TiO2 NMs in water, soils and sediments at a site-specific scale. Two approaches were used: (1) An analytical approach allowed the analysis of waters, sediments and soils, the characterization of industrial NMs and the determination of their aggregation behavior in water; (2) A Bayesian modeling approach was used to assess their fate in the river water and sediments, as well as their potential effects and risks in mesocosms. It was thus shown that TiO2 occurs at low concentrations in the river water. Quantifying the TiO2 mass which deposits on the sediment requires characterizing more precisely their fractal dimension. Finally, nano-TiO2 were shown to induce risks to two species in mesocosms: it is consequently necessary to assess the potential effects of the nano-TiO2 produced on the study area in mesocosms, simulating realistic conditions.

Les études du risque du stockage de déchets radioactifs comprennent, comme toute étude du risque, un traitement de l'incertitude. L'outil de calcul du risque, appelé outil PRA (Probabilistic Risk Assessment), est formé d'un code de calcul d'écoulement des eaux souterraines et de transport de chaînes de radionucléides. Ce type d'outil est essentiel pour l'évaluation de performance de la barrière géologique. Le manque de connaissances au sujet de la variabilité (dans l'espace et le temps) des propriétés hydrogéologiques de cette barrière est la raison primaire de l'incertitude et des méthodes stochastiques ont été développées en hydrogéologie pour le traiter.<p>Dans cette thèse, l'analyse d'incertitude liée à la composition du milieu géologique est partagée entre l'écoulement et le transport de la manière suivante: a) une solution moyenne de l'écoulement est tout d'abord déterminée à l'aide d'un code basé sur la méthode des différences finies. Cette solution est ensuite soumise à une analyse de sensibilité. Cette analyse débouche sur la résolution d'un problème inverse afin d'améliorer l'estimation initiale des paramètres moyens d'écoulement; b) l'effet de la variation aléatoire de la vitesse d'écoulement est envisagé lors du transport des radionucléides. Le transport est résolu à l'aide d'une méthode Monte Carlo non analogue.<p><p>L'analyse de sensibilité du problème d'écoulement est réalisée à l'aide d'une méthode variationnelle. La méthode proposée a comme avantage celui de pouvoir quantifier l'incertitude de structure; c'est-à-dire l'incertitude liée à la géométrie du milieu géologique.<p>Une méthodologie Monte Carlo non analogue est utilisée pour le transport de chaînes de radionucléides en milieu stochastique. Les apports de cette méthodologie pour le calcul du risque reposent sur trois points:<p>1) L'utilisation d'une solution de transport simple (sous la forme d'une solution adjointe) dans les mécanismes de la simulation Monte Carlo. Cette solution de transport permet de résumer, entre deux positions successives du marcheur aléatoire, les processus chimicophysiques (advection, diffusion-dispersion, adsorption, désorption,) apparaissant à l'échelle microscopique. Elle rend possible des simulations efficaces de transport en accélérant les mécanismes de transition des marcheurs aléatoires dans le domaine géologique et dans le temps.<p>2) L'application de la méthode des arbres d'événements continus au transport de chaînes de radionucléides. Cette méthode permet d'envisager les transitions radioactives entre éléments d'une chaîne selon un même formalisme que celui qui prévaut pour les simulations de transport d'un radionucléide unique. Elle permet donc de passer du transport d'un radionucléide au transport d'une chaîne de radionucléides sans coûts supplémentaires en temps de calcul et avec un coût supplémentaire en mémoire limité.<p>3) L'application de techniques dites de "double randomization" au problème de transport de radionucléides dans un milieu géologique stochastique. Ces techniques permettent de combiner efficacement une simulation Monte Carlo de paramètres avec une simulation Monte Carlo de transport et ainsi d'inclure l'incertitude associée à la composition du milieu géologique explicitement dans le calcul du risque.<p><p>Il ressort de ce travail des perspectives prometteuses de développements ultérieurs de la méthodologie Monte Carlo non analogue pour le calcul du risque.<p><p> / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La probabilité et la causalité sont deux outils indispensables à la prise en compte des situations de risque social. Lesrelations causales sont le fondement des représentations à partir desquelles on peut évaluer le risque et concevoirdes actions de prévention, de mitigation ou d’indemnisation. La probabilité permet de quantifier cette évaluation et de calibrer ces actions. Dès lors, il semble non seulement naturel, mais nécessaire d’expliciter la place de la causalité et de la probabilité dans la définition d’un problème de décision en situation de risque social. C’est l’objet de cette thèse.Un tour d’horizon de la terminologie du risque et des logiques d’intervention publique dans différentes catégories de risque social nous permettent de mieux comprendre la notion et les problèmes soulevés par sa représentation. Nous approfondissons notre analyse dans le cas de la sûreté nucléaire, en examinant en détail les méthodes et doctrinesdéveloppées dans ce domaine et leur évolution au cours du temps, ce qui nous conduit à formuler différentesobservations au sujet des évaluations de risque et de sûreté.En généralisant la notion d’intervention dans les réseaux bayésiens, nous développons une forme de réseau bayésien causal qui répond à nos besoins. Nous parvenons, par son biais, à une définition du risque qui semble pertinente pour un grand nombre de situations. Nous proposons ensuite des applications simples de ce modèle à certains aspects de l’accident de Fukushima et d’autres problèmes de sûreté nucléaire. Outre certains enseignements spécifiques, ceci nous amène à souligner la nécessité d’une démarche systématique d’identification des incertitudes dans ce domaine.Étendu en direction de la théorie de la décision, notre outil débouche naturellement sur un modèle de décision dynamique dans lequel les actes causent les conséquences et sont causalement liés entre eux. Il apporte en outre une interprétation causale au cadre conceptuel de Savage et permet d’en résoudre certains paradoxes et clarifier certains aspects. Il conduit enfin à envisager la question de l’ambigüité comme incertitude concernant la structure causale d’un problème de décision, ce qui correspond à une vision courante du principe de précaution. / Probability and causality are two indispensable tools for addressing situations of social risk. Causal relations are the foundation for building risk assessment models and identifying risk prevention, mitigation and compensation measures. Probability enables us to quantify risk assessments and to calibrate intervention measures. It therefore seems not only natural, but also necessary to make the role of causality and probability explicit in the definition of decision problems in situations of social risk. Such is the aim of this thesis.By reviewing the terminology of risk and the logic of public interventions in various fields of social risk, we gain a better understanding of the notion and of the issues that one faces when trying to model it. We further elaborate our analysis in the case of nuclear safety, examining in detail how methods and policies have been developed in this field and how they have evolved through time. This leads to a number of observations concerning risk and safety assessments.Generalising the concept of intervention in a Bayesian network allows us to develop a variety of causal Bayesian networks adapted to our needs. In this framework, we propose a definition of risk which seems to be relevant for a broad range of issues. We then offer simple applications of our model to specific aspects of the Fukushima accident and other nuclear safety problems. In addition to specific lessons, the analysis leads to the conclusion that a systematic approach for identifying uncertainties is needed in this area.When applied to decision theory, our tool evolves into a dynamic decision model in which acts cause consequencesand are causally interconnected. The model provides a causal interpretation of Savage’s conceptual framework, solves some of its paradoxes and clarifies certain aspects. It leads us to considering uncertainty with regard to a problem’s causal structure as the source of ambiguity in decision-making, an interpretation which corresponds to a common understanding of the precautionary principle.

In the first chapter of this thesis, I use the smooth ambiguity model developed by Klibanoff, Marinacci, and Mukerji (2005) to define the concepts of ambiguity and uncertainty premia in a way analogous to what Pratt (1964) did in the risk theory literature. I show that these concepts may be useful to quantify the effect ambiguity has on the welfare of economic agents. I also define several other concepts such as the unambiguous probability equivalent or the ambiguous utility premium, provide local approximations of these different premia and show the link that exists between them when comparing different degrees of ambiguity aversion not only in the small, but also in the large. <p><p>In the second chapter, I analyze the effect of ambiguity on self-insurance and self-protection, that are tools used to deal with the uncertainty of facing a monetary loss when market insurance is not available (in the self-insurance model, the decision maker has the opportunity to furnish an effort to reduce the size of the loss occurring in the bad state of the world, while in the self-protection – or prevention – model, the effort reduces the probability of being in the bad state). <p>In a short note, in the context of a two-period model I first examine the links between risk-aversion, prudence and self-insurance/self-protection activities under risk. Contrary to the results obtained in the static one-period model, I show that the impacts of prudence and of risk-aversion go in the same direction and generate a higher level of prevention in the more usual situations. I also show that the results concerning self-insurance in a single period framework may be easily extended to a two-period context. <p>I then consider two-period self-insurance and self-protection models in the presence of ambiguity and analyze the effect of ambiguity aversion. I show that in most common situations, ambiguity prudence is a sufficient condition to observe an increase in the level of effort. I propose an interpretation of the model in the context of climate change, so that self-insurance and self-protection are respectively seen as adaptation and mitigation efforts a policy-maker should provide to deal with an uncertain catastrophic event, and interpret the results obtained as an expression of the Precautionary Principle. <p><p>In the third chapter, I introduce the economic theory developed to deal with ambiguity in the context of medical decision-making. I show that, under diagnostic uncertainty, an increase in ambiguity aversion always leads a physician whose goal is to act in the best interest of his patient, to choose a higher level of treatment. In the context of a dichotomic choice (treatment versus no treatment), this result implies that taking into account the attitude agents generally manifest towards ambiguity may induce a physician to change his decision by opting for treatment more often. I further show that under therapeutic uncertainty, the opposite happens, i.e. an ambiguity averse physician may eventually choose not to treat a patient who would have been treated under ambiguity neutrality. <p> / Doctorat en Sciences économiques et de gestion / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Along this dissertation I propose to walk the reader through several macroeconomic<p>implications of information asymmetries, with a special focus on financial<p>issues. This exercise is mainly theoretical: I develop stylized models that aim<p>at capturing macroeconomic phenomena such as self-fulfilling liquidity dry-ups,<p>the rise and the fall of securitization markets, and the creation of systemic risk.<p>The dissertation consists of three chapters. The first one proposes an explanation<p>to self-fulfilling liquidity dry-ups. The second chapters proposes a formalization<p>of the concept of market discipline and an application to securitization<p>markets as risk-sharing mechanisms. The third one offers a complementary<p>analysis to the second as the rise of securitization is presented as banker optimal<p>response to strict capital constraints.<p>Two concepts that do not have unique acceptations in economics play a central<p>role in these models: liquidity and market discipline.<p>The liquidity of an asset refers to the ability for his owner to transform it into<p>current consumption goods. Secondary markets for long-term assets play thus<p>an important role with that respect. However, such markets might be illiquid due<p>to adverse selection.<p>In the first chapter, I show that: (1) when agents expect a liquidity dry-up<p>on such markets, they optimally choose to self-insure through the hoarding of<p>non-productive but liquid assets; (2) this hoarding behavior worsens adverse selection and dries up market liquidity; (3) such liquidity dry-ups are Pareto inefficient<p>equilibria; (4) the government can rule them out. Additionally, I show<p>that idiosyncratic liquidity shocks à la Diamond and Dybvig have stabilizing effects,<p>which is at odds with the banking literature. The main contribution of the<p>chapter is to show that market breakdowns due to adverse selection are highly<p>endogenous to past balance-sheet decisions.<p>I consider that agents are under market discipline when their current behavior<p>is influenced by future market outcomes. A key ingredient for market discipline<p>to be at play is that the market outcome depends on information that is observable<p>but not verifiable (that is, information that cannot be proved in court, and<p>consequently, upon which enforceable contracts cannot be based).<p>In the second chapter, after introducing this novel formalization of market<p>discipline, I ask whether securitization really contributes to better risk-sharing:<p>I compare it with other mechanisms that differ on the timing of risk-transfer. I<p>find that for securitization to be an efficient risk-sharing mechanism, it requires<p>market discipline to be strong and adverse selection not to be severe. This seems<p>to seriously restrict the set of assets that should be securitized for risk-sharing<p>motive.<p>Additionally, I show how ex-ante leverage may mitigate interim adverse selection<p>in securitization markets and therefore enhance ex-post risk-sharing. This<p>is interesting because high leverage is usually associated with “excessive” risktaking.<p>In the third chapter, I consider risk-neutral bankers facing strict capital constraints;<p>their capital is indeed required to cover the worst-case-scenario losses.<p>In such a set-up, I find that: 1) banker optimal autarky response is to diversify<p>lower-tail risk and maximize leverage; 2) securitization helps to free up capital<p>and to increase leverage, but distorts incentives to screen loan applicants properly; 3) market discipline mitigates this problem, but if it is overestimated by<p>the supervisor, it leads to excess leverage, which creates systemic risk. Finally,<p>I consider opaque securitization and I show that the supervisor: 4) faces uncertainty<p>about the trade-off between the size of the economy and the probability<p>and the severity of a systemic crisis; 5) can generally not set capital constraints<p>at the socially efficient level. / Doctorat en Sciences économiques et de gestion / info:eu-repo/semantics/nonPublished

L'évaluation des bénéfices et des risques des médicaments joue un rôle central dans la protection de la santé publique. Cependant, et de l’avis général, il apparaît que cette évaluation nécessite d’être revisitée. En 2010, aucun examen n’avait encore été effectué pour déterminer si les méthodes disponibles pouvaient être appliquées à l’évaluation de la balance bénéfice-risque des médicaments dans le cadre réglementaire, et si oui à quel point elles seraient applicable. L’objectif de cette thèse a donc été d’identifier la ou les méthodes pouvant être théoriquement utilisées pour ce type d’évaluation, puis de les confronter à des cas concrets afin d’en déterminer leur applicabilité. Les résultats de l’évaluation des méthodes ont montrés que les méthodes les plus appropriées sont la méthode d’aide à la décision multicritère (MCDA) ainsi que ses variantes. Les résultats de l'application pratique de la méthode MCDA ont indiqué que cette méthode peut être utilisé dans les scénarios communs d'enregistrement en Europe. Cependant il convient de noter que cette méthode ne fournit ni une recette « prête à l'emploi » pour exécuter cette évaluation ni une réponse directe. / The benefit-risk evaluation of new medicines plays a central role in safeguarding public health. Nevertheless, it seems that the benefit-risk evaluation calls for further improvement. In 2010, no review had been performed of how available benefit-risk assessment methods could be applied for a regulatory benefit-risk assessment and how feasible that would be when facing real-life cases. The objective of this thesis has thus been to identify method(s) that could be theoretically used for such an assessment, and then to confront it/them to real-life cases, in order to determine their applicability. The results of the methods evaluation showed that the most suitable methods for a regulatory benefit-risk assessment of medicinal products are the MCDA method and the MCDA based methods. The results of the practical application of the MCDA indicated that the method could be used for medicinal products registered through a common registration scenario in Europe. However it should be noted that this method provides neither a “ready-made” recipe to perform an assessment nor a direct answer.

Ces travaux s'intéressent à l'estimation de la fiabilité des évacuateurs de crues vannés. Le comportement fiabilistes de ces systèmes hydrauliques dépend à la fois d'événements aléatoires discrets, mais aussi de l'évolution d'une variable déterministe continue : ce sont des systèmes dynamiques hybrides. Pour ces systèmes, l'événement redouté est réalisé lorsque le niveau de la retenue atteint un seuil de sûreté. La démarche de fiabilité dynamique proposée dans cette thèse vise à prendre en compte l’information temporelle de la modélisation à la synthèse d'indicateurs fiabilistes pour l'aide à la décision et développe deux contributions :1) L'élaboration d'une base de connaissances dédiée à la description des évacuateurs de crue en termes de fiabilité dynamique. Chaque classe de composants est décrite par un automate stochastique hybride dont les états sont les différentes phases de son fonctionnement. 2) Le suivi de la simulation de Monte Carlo et le traitement et l'analyse des "histoires" (séquence de tous les états activés et des dates d'activation) obtenues en simulation pour construire des indicateurs de fiabilité classique (probabilité d'occurrence de l'évènement redouté, identification des coupes équivalentes prépondérantes, ...). Des indicateurs de fiabilité dynamique basés sur la classification des histoires en fonction des dates de défaillance des composants concernés et sur l'estimation de l'importance dynamique sont aussi proposés / Hydraulic systems are hybrid dynamic systems whose evolution is a combination between discrete stochastic events on the one hand and continuous deterministic phenomena on the other hand. The undesired event is achieved when the dam level reaches a security threshold. In the frame of gated spillways dynamic reliability, the proposed methodology takes into account the temporal information during modeling and synthesis of reliability indicators for decision support.The first contribution of this work is the development of a knowledge base to describe a class of systems. Each component is described by a stochastic hybrid automaton whose states are the different working modes.The second contribution is Monte Carlo simulation monitoring and treatment results. A story is the sequence of all activated states and activation dates during the algorithm passage for a simulation. The analysis of results provides classical reliability indicators, such as the time evolution of the undesired event probability or the identification of predominant equivalent cuts. Our predictive approach is based on stories classification depending on components failure dates, then dynamic importance is assessed