Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2011-2012 / "Ce mémoire présente une méthode flexible utilisant les splines cubiques d'estimer le coefficient d'aversion au risque absolue ou relative d'individus en contexte d'utilité espérée. Cette méthode est développée de manière à être utilisée conjointement avec la méthode expérimentale de l'arbitrage de Wakker et Deneffe (1996) permettant de trouver des points sur la courbe d'utilité d'une personne répondant à des questions au sujet de loteries. À l'aide de simulations de type Monte Carlo, nous montrons qu'il est possible d'utiliser ces points afin d'estimer les paramètres de segments cubiques de splines et ensuite d'utiliser ces paramètres pour estimer l'aversion au risque sans imposer d'hypothèse forte quant à la forme de la fonction d'utilité de l'individu. Cela a pour but d'éviter les biais dus aux erreurs de spécification et nous montrons que lorsque la fonction d'utilité réelle est inconnue, les splines s'avèrent un instrument utile générant des erreurs plus faibles qu'une approche paramétrique classique utilisant une forme fonctionnelle non flexible. Cette conclusion tient même lorsque nous introduisons des erreurs sous forme d'arrondissement des réponses obtenues lors de l'application de la méthode de l'arbitrage malgré le fait que les estimations tendent à être de moins en moins précises au fur et à mesure que le niveau d'arrondissement augmente".