L’originalité de cette thèse, qui s’ancre en Sciences de l’Information et de la Communication (SIC), repose sur le croisement de plusieurs thématiques de recherche et qui pourraient sembler à priori distantes. Cette thèse se positionne sur un terrain précurseur puisque très peu d’études se sont intéressées précisément à l’influence d’une série télévisée à la fois sur l’attractivité touristique d’une région (Bryon-Portet, 2011 ; Mille, 2011 ; Mongin, 2008), et sur des facteurs sociologiques et économiques directement liés à sa diffusion télévisuelle ou cinématographiques. L’étude des effets de réception d’une série télévisée est appréhendée dans ce travail de recherche à la fois du point de vue de la sociologie de la télévision (Macé, 2001 ; 2009), de l’analyse structurelle des médias sociaux (Boyd, et Ellison, 2007 ; Cardon, 2008 ; Burke et al. 2011 ; Cavazza, 2015), de la psychologie sociale de la diaspora maghrébine (Ennaji, 2010 ; Mattelart, 2009) et du tourisme durable (Marcotte, Bourdeau, Doyon, 2006 ; Berriane et Abderghal, 2012) plaçant les acteurs locaux au cœur de l’activité touristique et culturelle dans un contexte d’empowerment (Scheyvens, 1999). Ce travail de recherche propose une approche sociale de ces différentes thématiques ayant pour vocation de nourrir la réflexion scientifique. Cette thèse a donc pour objectif d’étudier le phénomène du succès d’une série télévisée particulière ayant entraîné des comportements sociaux directement liés à cette production audiovisuelle et aux lieux de tournage transformés en destination touristique (Grenier, 2011). Ainsi, dans ce travail de recherche, les interdépendances, les comparaisons et les distinctions entre la télévision et Internet permettent d’appréhender la réception télévisuelle selon une perspective de continuum multi écrans (télévision, appareils mobiles, tablettes, ordinateurs…).Cette thèse analyse les effets de réception télévisuelle d’un feuilleton marocain Bnat Lalla Mennana. Diffusée en arabe dialectal marocain, sur la chaîne 2M (deuxième chaîne nationale marocaine) sur deux saisons, en 2012 et 2013, cette série télévisée a atteint une audience estimée à 5,8 millions de téléspectateurs en 2013. Illustrant ainsi son succès auprès des marocains et de la diaspora maghrébine à travers le monde, cette série télévisée est spécifique car son tournage a eu lieu dans une petite ville pittoresque, rurale et touristique du Nord du Maroc : Chefchaouen. Outre le lieu, la série télévisée, pourtant inspirée d’une pièce de théâtre espagnole de Garcia Lorca (La casa de Bernarda alba, 1936), reprend les us et coutumes traditionnalistes de cette région. La mise en scène folklorique des espaces réalistes de Chefchaouen contraste avec les productions audiovisuelles habituelles sur les chaînes maghrébines (lieu de tournage, dialecte, décor…). La mise en avant de la régionalisation dans un programme télévisuel de divertissement pose la question des rapports entre localismes et globalisation au prisme d’une réception transnationale. La télévision d’une part et Internet d’autre part, avec notamment les réseaux socionumériques (Stenger, Coutant et al, 2011) sont devenus des canaux multimodaux de diffusion et de réception de l’information culturelle. Marqués par l’instantanéité et la rapidité, les flux médiatiques sont désormais transnationaux (Appadurai, 2001 ; 1996). L’objet de ce travail de thèse est de caractériser l’influence des pratiques médiatiques des individus sur la perception des territoires, des imaginaires culturels et des trajectoires identitaires à travers des publics à caractéristiques variées. / At the heart of migration issues, we find concepts of trajectory and mobility in a particular relationship between globalization and localization (Appadurai 1996). These two interrelated processes lead to every movement’s form (human, material, immaterial, financial and cultural). In the 1990s, the term diaspora evolved (Mattelart, 2009) and it was based on the "cosmopolitan vision" (Beck, 2006) and the transnational process. Transnationalism is based on social exchanges across the borders that are possible thanks to Information-Communication-Technology (ICT). This paradigm of communication has allowed the beefing-up of the model of "migrant connected" (Diminescu, 2005). The identity of people from the diaspora is defined on "more than one nation-state" (Glick-Schiller et al., 1994).This thesis focuses first, on the questions of collective identity and media representations in the reception of the television. Widely, we treat sociological impacts, called in our research, externalities. The process of these symbolic representations can be compared to a mirror effect (Cefaï and Pasquier, 2003) between the televised world and reality. These informations’ flows contribute to the symbolic mediation through television and Internet. For the Maghreb Diaspora, the identity process is influenced by the host country and the origin country.Second, we treat the importance of the audiovisual productions in the identity’s construction of the Moroccan Diaspora (Malonga, 2008; Diminescu et al., 2010) and local population of the North Moroccan countryside. It highlights the role of Internet and the satellite channels or the digital broadcasting satellite (DBS) as a vehicle of the Maghreb Diasporas' culture in the world. The Social Network Systems (SNS) (Boyd and Ellison, 2007) offer large web-based services that allow individuals to share content between fans of television. The role of the diaspora in national programs (Nedelcu, 2010) is taken into consideration by the policies of origin countries, that are often developing countries. It is the case of Morocco, which integrates its diaspora population in strategic national area (Daghmi, 2011).This television reception study aims to understand the negative behavior of a specific public after the broadcast of a Moroccan television series Bnat Lalla Mennana, filmed in a rural and touristic locality in the North of Morocco, Chefchaouen. In this work, we present the results of a qualitative survey conducted toward the inhabitants of Chefchaouen.

En France, la réalité des crimes en série et plus particulièrement des meurtres en série a trop longtemps été minorée, voire niée. Même si elle est quantitativement peu élevée, la commission de meurtres sériels sur notre territoire est pourtant indéniable. Il serait donc logique que le droit pénal français, qui commence à s'intéresser à ces actes, en donne enfin une véritable qualification pénale. En sa qualité de tueur à victimes multiples criminologiquement singulier, le tueur en série mérite une appréhension juridique adaptée. Tout d'abord, l'acte de donner la mort doit recevoir une qualification pénale adéquate. Puis, la répétition de cet acte doit être prise en compte. Or, la série va apparaître comme un mode particulier de commission de plusieurs infractions. En effet, la série représente un nouveau cas de pluralité d'infractions. Dès lors, une définition juridique en sera proposée dans cette étude. De plus, les éventuelles répercussions d'une telle définition sur la procédure et la sanction pénales seront envisagées. / In France, the reality of serial crimes and more specifically serial murders has been minimized and even denied for a very long time. Even if serial crimes represent quite a small proportion, they do undeniably occur in our country. It should be logical that French criminal law starts to pay attention to these acts and finally gives them a real legal definition. As a singular criminal in criminology, a murderer of multiple victims deserves an appropriate apprehension. First of all, the act of giving someone death has to be correctly characterized. Then, the repetition of this act has to be taken into account. The series will appear as a new particular way of committing multiple crimes. Indeed, it actually represents a new category in plurality of offences. Thus, we propose in this essay to give it a legal definition. Moreover, the potential repercussions of such definition on criminal procedure and penalty will be envisaged.

La Théorie Variationnelle des Rayons Complexes (TVRC) est une méthode ondulatoire adaptée à la résolution de problèmes de vibrations dans le domaine des moyennes fréquences. Elle utilise une formulation faible du problème qui permet d'utiliser n'importe quelles fonctions de forme qui vérifient l'équation d'équilibre à l'intérieur du sous domaine. Ainsi la solution peut être approximée par une répartition intégrale d'ondes planes, cette approche est particulièrement efficace en moyenne fréquence et conduit a un très bon taux de convergence de la méthode. Dans les travaux précédents, l'amplitude des ondes planes était discrétisée par une fonction constante par morceaux. Dans cette thèse, une nouvelle forme de discrétisation est proposée, basée sur les séries de Fourier. L'extension aux problèmes tridimensionnels est directe grâce à l'utilisation des harmoniques sphériques. Cette nouvelle approche permet d'améliorer l'efficacité et la robustesse de la méthode grâce notamment à un schéma d'intégration semi-analytique. Cette nouvelle version de la TVRC est alors capable de traiter des problèmes d'une complexité industrielle, et de résoudre des problèmes à des fréquences relativement élevées. / The Variational Theory of Complex Rays (VTCR) is a wave-based computational approach dedicated to the resolution of medium-frequency problems. It uses a variational formulation of the problem which enables one to use any type of shape function within the substructures provided that it verifies the governing equation. Thus, the solution can be approximated using plane waves, which is very interesting in the medium-frequency vibration domain and also leads to a strong convergence of the method. In the previous works, this was shown in the case of acoustic problems in which the amplitudes of the plane waves were calculated as wavebands. In this thesis, we propose a new approximation of these amplitudes based on Fourier series. The extension to 3D problems is straightforward thanks to the use of spherical harmonics. We show that this approach increases the robustness of the method as it handles problems of industrial complexity, makes it more efficient numerically thanks to analytical integration and extends its applicability to somewhat higher frequencies.

Commodities primárias, tais como metais, petróleo e agricultura, constituem matérias-primas fundamentais para a economia mundial. Dentre os metais, destaca-se o alumínio, usado em uma ampla gama de indústrias, e que detém o maior volume de contratos na London Metal Exchange (LME). Como o preço não está diretamente relacionado aos custos de produção, em momentos de volatilidade ou choques econômicos, o impacto financeiro na indústria global de alumínio é significativo. Previsão de preços do alumínio é fundamental, portanto, para definição de política industrial, bem como para produtores e consumidores. Este trabalho propõe um modelo ótimo de previsões para preços de alumínio, por meio de combinações de previsões e de seleção de modelos através do Model Confidence Set (MCS), capaz de aumentar o poder preditivo em relação a métodos tradicionais. A abordagem adotada preenche uma lacuna na literatura para previsão de preços de alumínio. Foram ajustados 5 modelos individuais: AR(1), como benchmarking, ARIMA, dois modelos ARIMAX e um modelo estrutural, utilizando a base de dados mensais de janeiro de 1999 a setembro de 2014. Para cada modelo individual, foram geradas 142 previsões fora da amostra, 12 meses à frente, por meio de uma janela móvel de 36 meses. Nove combinações de modelos foram desenvolvidas para cada ajuste dos modelos individuais, resultando em 60 previsões fora da amostra, 12 meses à frente. A avaliação de desempenho preditivo dos modelos foi realizada por meio do MCS para os últimos 60, 48 e 36 meses. Um total de 1.250 estimações foram realizadas e 1.140 variáveis independentes e suas transformadas foram avaliadas. A combinação de previsões usando ARIMA e um ARMAX foi o único modelo que permaneceu no conjunto de modelos com melhor acuracidade de previsão para 36, 48 e 60 meses a um nível descritivo do MCS de 0,10. Para os últimos 36 meses, o modelo combinado proposto apresentou resultados superiores em relação a todos os demais modelos. Duas co-variáveis identificadas no modelo ARMAX, preço futuro de três meses e estoques mundiais, aumentaram a acuracidade de previsão. A combinação ótima apresentou um intervalo de confiança pequeno, equivalente a 5% da média global da amostra completa analisada, fornecendo subsídio importante para tomada de decisão na indústria global de alumínio. iii / Primary commodities, including metals, oil and agricultural products are key raw materials for the global economy. Among metals, aluminum stands out for its large use in several industrial applications and for holding the largest contract volume on the London Metal Exchange (LME). As the price is not directly related to production costs, during volatility periods or economic shocks, the financial impact on the global aluminum industry is significant. Aluminum price forecasting, therefore, is critical for industrial policy as well as for producers and consumers. This work has proposed an optimal forecast model for aluminum prices by using forecast combination and the Model Confidence Set for model selection, resulting in superior performance compared to tradicional methods. The proposed approach was not found in the literature for aluminum price forecasting. Five individual models were developed: AR(1) for benchmarking, ARIMA, two ARIMAX models and a structural model, using monthly data from January 1999 to September 2014. For each individual model, 142 out-of-sample, 12 month ahead, forecasts were generated through a 36 month rolling window. Nine foreast combinations were deveoped for each individual model estimation, resulting in 60 out-of-sample, 12 month ahead forecasts. Model predictive performace was assessed through the Model Confidence Set for the latest 36, 48, and 60 months, through 12-month ahead out-of-sample forecasts. A total of 1,250 estimations were performed and 1,140 independent variables and their transformations were assessed. The forecast combination using ARMA and ARIMAX was the only model among the best set of models presenting equivalent performance at 0.10 MCS p-value in all three periods. For the latest 36 months, the proposed combination was the best model at 0.1 MCS p-value. Two co-variantes, identified for the ARMAX model, namely, 3-month forward price and global inventories increased forecast accuracy. The optimal forecast combination has generated a small confidence interval, equivalent to 5% of average aluminum price for the entire sample, proving relevant support for global industry decision makers.

Un programme concurrent est composé de plusieurs unités logiques : les processus. Chaque processus a un comportement qui lui est propre : il exécute ses actions de façon séquentielle. Un objectif important est de s'assurer que de tels systèmes concurrents complexes soient cependant exempts de défaut. Cette problématique est étudiée dans le cadre de la théorie de la concurrence. Quand plusieurs processus s’exécutent en parallèle, l’ordre d’exécution des actions du programme global n’est plus déterminé. On assiste au fameux phénomène "d’explosion combinatoire" faisant référence au très grand nombre d’exécutions globales possibles. Les diverses techniques et méthodes d'analyse existantes (model checking, analyse statique, tests automatisés, etc) se heurtent irrémédiablement à cette "explosion". Cette thèse s'inscrit dans un projet à long terme d'étude quantitative de ce phénomène et de développement des techniques d’analyse statistique basées sur la génération aléatoire uniforme. Notre objectif dans cette thèse est de traiter une composante fondamentale de la concurrence : la synchronisation. Ce mécanisme permet aux processus de communiquer entre eux. Dans cette thèse nous proposons un modèle combinatoire de structures croissantes pour modéliser les exécutions de programmes concurrents synchronisés. Avec des outils de combinatoire analytique nous obtenons plusieurs résultats exacts et asymptotiques sur le nombre moyen d'exécutions dans des sous-classes de programmes concurrents. Nous présentons aussi plusieurs algorithmes de génération aléatoire uniforme de structures croissantes et de leurs étiquetages. / A concurrent program is a composition of several logical blocks: the processes. Each process has its own behavior, independent from the others: it sequentially runs its actions. An important goal is to ensure that such concurrent complex systems are faultless. This problem is studied in the field of concurrency theory. When several process are running in parallel, the running order of the actions of the total program is no more decided. This is the well-known "combinatorial explosion" phenomena, meaning that the number of possible runs of the global program is huge. The analysis techniques and methods existing (model checking, static analysis, automated testing, etc) are irremediably limited by this "explosion". This thesis is a part of a long-term project about the quantitative study of this phenomena and the development of statistic analysis methods based on the uniform random generation. Our specific goal is to study a fundamental principle of the concurrency theory: the synchronization. This mechanism allows communications between the processes. In this thesis we propose a combinatorial model of increasingly labeled structures to deal with runs of synchronized concurrent programs. Using the tools of analytic combinatorics we obtain close formulas and asymptotic equivalents for the average number of runs in several subclasses of concurrent programs. We also present algorithms of uniform random generation of increasingly labeled structures and for their increasing labelings.

Ce travail explore la dynamique de consommation résidentielle d’électricité au Québec à l’aide de données horaires fournies par Hydro-Québec pour la période de janvier 2006 à décembre 2010. Nous considérons trois modèles autorégressifs standards en analyse des séries temporelles : le lissage exponentiel Holt-Winters, le modèle ARIMA saisonnier (SARIMA) et le modèle ARIMA saisonnier avec variables exogènes (SARIMAX). Pour ce dernier modèle, nous nous concentrons sur l’effet des variables climatiques (la température, l’humidité relative et le point de rosé et la nébulosité). Les facteurs climatiques ont un impact important sur la consommation d’électricité à très court terme. La performance prédictive intra et hors échantillon de chaque modèle est évaluée avec différents indicateurs d’ajustement. Trois horizons temporels hors-échantillon sont testés : 24 heures (un jour), 72 heures (trois jours) et 168 heures (1 semaine). Le modèle SARIMA offre la meilleure performance prédictive hors-échantillon sur 24 heures. Le modèle SARIMAX se révèle le plus performant hors-échantillon sur les horizons temporels de 72 et 168 heures. Des recherches supplémentaires seraient nécessaires pour obtenir des modèles de prévision pleinement satisfaisant du point de vue méthodologique. Mots clés : modèles de séries temporelles, électricité, lissage exponentiel, SARIMA, SARIMAX. Mots clés : modèles de séries temporelles, électricité, lissage exponentiel, SARIMA, SARIMAX / This work explores the dynamics of residential electricity consumption in Quebec using hourly data from January 2006 to December 2010. We estimate three standard autoregressive models in time series analysis: the Holt-Winters exponential smoothing, the seasonal ARIMA model (SARIMA) and the seasonal ARIMA model with exogenous variables (SARIMAX). For the latter model, we focus on the effect of climate variables (temperature, relative humidity and dew point and cloud cover). Climatic factors have a significant impact on the short-term electricity consumption. The intra-sample and out-of-sample predictive performance of each model is evaluated with various adjustment indicators. Three out-of-sample time horizons are tested: 24 hours (one day), 72 hours (three days) and 168 hours (1 week). The SARIMA model provides the best out-of-sample predictive performance of 24 hours. The SARIMAX model reveals the most powerful out-of-sample time horizons of 72 and 168 hours. Additional research is needed to obtain predictive models fully satisfactory from a methodological point of view. Keywords: modeling, electricity, Holt-Winters, SARIMA, SARIMAX.

« Nous avons présenté dans cette étude une nouvelle méthodologie pour l'étude des phénomènes saisonniers, basée sur l'approche AEP de Carbone-Longini. On retrouve en général dans la littérature deux réponses aux problèmes posés par la saisonnalité des séries chronologiques: un effort de modélisation en vue de la prévision, et la désaisonnalisation pour fin d'interprétation. Nous avons présenté une nouvelle modélisation, GUNIAEP pour les séries chronologiques, dans laquelle la variation systématique est expliquée par une évaluation associée au long terme, au court terme et à la saisonnalité respectivement. Le modèle est estimé par le filtre adaptatif AEP, et les paramètres en vigueur au dernier point, origine de prévision, servent à calculer les valeurs extrapolées. L'observation de ce modèle sur plusieurs exemples nous a permis de voir qu'il permet de reconnaître l'existence et l'ampleur des variations saisonnières à l'aide des coefficients saisonniers. Cette propriété permet de simplifier la phase d'identification qui peut facilement être programmée, tout en fournissant une performance satisfaisante. C'est dans ces conditions que nous avons appliqué le modèle, pour comparer sa précision à celle des méthodes reconnues les plus précises. Cette comparaison s'est faite sur un échantillon de 111 séries, et a révélé que cette méthode était très compétitive, si non la meilleure. Cette nouvelle formulation est donc meilleure que le modèle auto-régressif simple qui avait initialement exploité le filtre AEP. La robustesse des coefficients saisonniers nous a ensuite encouragés à utiliser ce modèle pour dériver une nouvelle méthode de désaisonnalisation: DESAEP. Une interprétation appropriée des composantes a permis de développer une heuristique pour décomposer une série chronologique en composantes saisonnière, irrégulière et tendance-cycle, puis fournir une série désaisonnalisée. Une étude empirique sur 33 séries réelles impliquant les méthodes Xll-ARIMA et SIGEX a permis de voir que dans le long terme les séries désaisonnalisées produites par DESAEP ne seront pas très différentes de celles des autres méthodes, cependant les différences sont plus fortes pour les valeurs les plus récentes. On a vu que généralement, l'ampleur des révisions augmente avec le niveau de bruit existant dans la série, mais qu'en utilisant DESAEP, ces révisions sont d'une ampleur nettement inférieure à celles produites par les deux autres méthodes. »--Pages i-ii

Ces quinze dernières années, le transport aérien a connu une expansion sans précédent au Canada. Cette étude fournit des prévisions de court et moyen terme du nombre de passagers embarqués\débarqués au Canada en utilisant divers modèles de séries chronologiques : la régression harmonique, le lissage exponentiel de Holt-Winters et les approches dynamiques ARIMA et SARIMA. De plus, elle examine si la combinaison des prévisions issues de ces modèles permet d’obtenir une meilleure performance prévisionnelle. Cette dernière partie de l’étude se fait à l’aide de deux techniques de combinaison : la moyenne simple et la méthode de variance-covariance. Nos résultats indiquent que les modèles étudiés offrent tous une bonne performance prévisionnelle, avec des indicateurs MAPE et RMSPE inférieurs à 10% en général. De plus, ils capturent adéquatement les principales caractéristiques statistiques des séries de passagers. Les prévisions issues de la combinaison des prévisions des modèles particuliers sont toujours plus précises que celles du modèle individuel le moins performant. Les prévisions combinées se révèlent parfois plus précises que les meilleures prévisions obtenues à partir d’un seul modèle. Ces résultats devraient inciter le gouvernement canadien, les autorités aéroportuaires et les compagnies aériennes opérant au Canada à utiliser des combinaisons de prévisions pour mieux anticiper l’évolution du traffic de passager à court et moyen terme. Mots-Clés : Passsagers aériens, Combinaisons de prévisions, Séries temporelles, ARIMA, SARIMA, Canada. / This master’s thesis studies the Canadian air transportation sector, which has experienced significant growth over the past fifteen years. It provides short and medium term forecasts of the number of enplaned/ deplaned air passengers in Canada for three geographical subdivisions of the market: domestic, transborder (US) and international flights. It uses various time series forecasting models: harmonic regression, Holt-Winters exponential smoothing, autoregressive-integrated-moving average (ARIMA) and seasonal autoregressive-integrated-moving average (SARIMA) regressions. In addition, it examines whether or not combining forecasts from each single model helps to improve forecasting accuracy. This last part of the study is done by applying two forecasting combination techniques: simple averaging and a variety of variance-covariance methods. Our results indicate that all models provide accurate forecasts, with MAPE and RMSPE scores below 10% on average. All adequately capture the main statistical characteristics of the Canadian air passenger series. Furthermore, combined forecasts from the single models always outperform those obtained from the single worst model. In some instances, they even dominate the forecasts from the single best model. Finally, these results should encourage the Canadian government, air transport authorities, and the airlines operating in Canada to use combination techniques to improve their short and medium term forecasts of passenger flows. Key Words: Air passengers, Forecast combinations, Time Series, ARIMA, SARIMA, Canada.

Cette thèse, structurée en trois (03) essais, développe de nouveaux modèles économétriques pour l'analyse des interactions sociales et des séries temporelles. Le premier chapitre (coécrit avec le Professeur Vincent Boucher) étudie une méthode d'estimation des effets de pairs à travers les réseaux sociaux lorsque la structure du réseau n'est pas observée. Nous supposons que nous connaissons (avons une estimation convergente de) la distribution du réseau. Nous montrons que cette hypothèse est suffisante pour l'estimation des effets de pairs en utilisant un modèle linéaire en moyennes. Nous proposons un estimateur de variables instrumentales et un estimateur bayésien. Nous présentons et discutons des exemples importants où notre méthodologie peut être appliquée. Nous présentons également une application avec la base de données Add Health largement utilisée et qui comporte de nombreux liens non observés. Nous estimons un modèle des effets de pairs sur la réussite scolaire des élèves. Nous montrons que notre estimateur bayésien reconstruit les liens manquants et permet d'obtenir une estimation valide des effets de pairs. En particulier, nous montrons qu'ignorer les liens manquants sous-estime l'effet endogène des pairs sur la réussite scolaire. Dans le deuxième chapitre, je présente un modèle structurel des effets de pairs dans lequel la variable dépendante est de type comptage (nombre de cigarettes fumées, fréquence des visites au restaurant, fréquence de participation aux activités). Le modèle est basé sur un jeu statique à information incomplète dans lequel, les individus interagissent à travers un réseau dirigé et sont influencés par leur croyance sur la décision de leurs pairs. Je présente des conditions suffisantes sous lesquelles l'équilibre du jeu est unique. Je montre que l'utilisation du modèle spatial autorégressif (SAR) linéaire-en-moyennes ou du modèle Tobit SAR pour estimer les effets de pairs sur des variables de comptage générées à partir du jeu sous-estime asymptotiquement les effets de pairs. Le biais d'estimation diminue lorsque la dispersion de la variable de comptage augmente. Je propose également une application empirique. J'estime les effets de pairs sur le nombre d'activités parascolaires auxquelles les étudiants sont inscrits. En contrôlant l'endogénéité du réseau, je trouve que l'augmentation du nombre d'activités dans lesquelles les amis d'un étudiant sont inscrits d'une unité implique une augmentation du nombre d'activités dans lesquelles l'étudiant est inscrit de 0,295. Je montre également que les effets de pairs sont sous-estimés à 0,150 lorsqu'on ignore la nature de comptage de la variable dépendante. Le troisième chapitre (coécrit avec le Professeur Arnaud Dufays et le Professeur Alain Coen) présente une approche de modélisation de séries temporelles. Les processus avec changements structurels sont une approche flexible pour modéliser des longues séries chronologiques. En considérant un modèle linéaire en moyennes, nous proposons une méthode qui relâche l'hypothèse selon laquelle une cassure structurelle dans une série temporelle implique un changement de tous les paramètres du modèle. Pour ce faire, nous estimons d'abord les dates de cassures potentielles présentées par la série, puis nous utilisons une régression pénalisée pour détecter les paramètres du modèle qui changent à chaque date de cassure. Étant donné que certains segments de la régression peuvent être courts, nous optons pour une fonction de pénalité(presque) non biaisée, appelée fonction de pénalité seamless-L0(SELO). Nous montrons que l'estimateur SELO détecte de manière convergente les paramètres qui varient à chaque cassure et nous proposons d'utiliser un algorithme de maximisation d'espérance de recuit déterministe (DAEM) pour traiter la multimodalité de la fonction objectif. Étant donné que la fonction de pénalité SELO dépend de deux paramètres, nous utilisons un critère pour choisir les meilleurs paramètres et par conséquent le meilleur modèle. Ce nouveau critère présente une interprétation bayésienne qui permet d'évaluer l'incertitude des paramètres ainsi que l'incertitude du modèle. Les simulations de Monte Carlo montrent que la méthode fonctionne bien pour de nombreux modèles de séries temporelles, y compris des processus hétéroscédastiques. Pour un échantillon de 14 stratégies de hedge funds (HF), utilisant un modèle de tarification basé sur l'actif, nous mettons en exergue la capacité prometteuse de notre méthode à détecter la dynamique temporelle des expositions au risque ainsi qu'à prévoir les rendements HF. / This dissertation, composed of three (03) separate chapters, develops new econometric models for peer effects analysis and time series modelling. The first chapter (a joint work with Professor Vicent Boucher) studies a method for estimating peer effects through social networks when researchers do not observe the network structure. We assume that researchers know (a consistent estimate of) the distribution of the network. We show that this assumption is sufficient for the estimation of peer effects using a linear-in-means model. We propose an instrumental variables estimator and a Bayesian estimator. We present and discuss important examples where our methodology can be applied. We also present an application with the widely used Add Health database which presents many missing links. We estimate a model of peer effects on students' academic achievement. We show that our Bayesian estimator reconstructs these missing links and leads to a valid estimate of peer effects. In particular, we show that disregarding missing links underestimates the endogenous peer effect on academic achievement. In the second chapter, I present a structural model of peer effects in which the dependent variable is counting (Number of cigarettes smoked, frequency of restaurant visits, frequency of participation in activities). The model is based on a static game with incomplete information in which individuals interact through a directed network and are influenced by their belief over the choice of their peers. I provide sufficient conditions under which the equilibrium of the game is unique. I show that using the standard linear-in-means spatial autoregressive (SAR) model or the SAR Tobit model to estimate peer effects on counting variables generated from the game asymptotically underestimates the peer effects. The estimation bias decreases when the range of the dependent counting variable increases. I estimate peer effects on the number of extracurricular activities in which students are enrolled. I find that increasing the number of activities in which a student's friends are enrolled by one implies an increase in the number of activities in which the student is enrolled by 0.295, controlling for the endogeneity of the network. I also show that the peer effects are underestimated at 0.150 when ignoring the counting nature of the dependent variable. The third chapter (a joint work with Professor Arnaud Dufays and Professor Alain Coen) presents an approach for time series modelling. Change-point (CP) processes are one flexible approach to model long time series. Considering a linear-in-means models, we propose a method to relax the assumption that a break triggers a change in all the model parameters. To do so, we first estimate the potential break dates exhibited by the series and then we use a penalized likelihood approach to detect which parameters change. Because some segments in the CP regression can be small, we opt for a (nearly) unbiased penalty function, called the seamless-L0 (SELO) penalty function. We prove the consistency of the SELO estimator in detecting which parameters indeed vary over time and we suggest using a deterministic annealing expectation-maximisation (DAEM) algorithm to deal with the multimodality of the objective function. Since the SELO penalty function depends on two tuning parameters, we use a criterion to choose the best tuning parameters and as a result the best model. This new criterion exhibits a Bayesian interpretation which makes possible to assess the parameters' uncertainty as well as the model's uncertainty. Monte Carlo simulations highlight that the method works well for many time series models including heteroskedastic processes. For a sample of 14 Hedge funds (HF) strategies, using an asset based style pricing model, we shed light on the promising ability of our method to detect the time-varying dynamics of risk exposures as well as to forecast HF returns.

Les séries télévisées dramatiques américaines contemporaines (1990-2005) ont développé un mode de communication spécifique avec les téléspectateurs, fondé sur la construction d'une connivence entre le public et le programme, que nous étudierons en utilisant les principes de la rhétorique épidictique. Deux axes sont particulièrement importants et font l'objet d'une attention particulière : les seuils (titres, génériques, épigraphes, etc.) et les phénomènes d'intertextualité et de transtextualité. Les premiers sont devenus des lieux de jeu entre les producteurs du discours (chaînes, créateurs, producteurs exécutifs, scénaristes) et le public : oscillant entre normes industrielles et dynamisme créatif personnel, ils accompagnent les téléspectateurs dans leur entrée et leur sortie de la série et manifestent de forts enjeux marketing. Les phénomènes d'intertextualité et de transtextualité sont d'abord le spin off et le crossover, mais aussi tout le continuum des procédés de citation et de référence qui aboutissent à la constitution d'un texte-centon. Ils finissent par faire de la série télévisée un palimpseste, dans lequel chaque texte est l'écho de mille autres textes, d'événements de notre contemporanéité et nous rappelle les situations de notre vie. La série télévisée devient ainsi un rituel, non seulement de consommation (regarder son épisode chaque semaine), mais aussi au sens que la rhétorique épidictique donne à ce mot : elle permet de créer une communauté réunie autour de valeurs partagées.