L'un des premiers objectifs de cette étude est de trouver un indicateur représentatif du niveau d'industrialisation des municipalités québécoises qui puisse être utilisé afin d'analyser les impacts de l'industrialisation sur les ressources budgétaires des municipalités. À l'aide de cet indicateur, il sera possible de déterminer si le niveau d'industrialisation fait varier le budget des municipalités, s'il fait varier les différents taux de taxation foncière (principalement la taxation résidentielle et industrielle) et dernièrement, déterminer s'il engendre un impact sur la richesse foncière résidentielle. Il faudra aussi se pencher sur l'effort fiscal que font les habitants des municipalités industrialisées par rapport aux autres citoyens de municipalités québécoises afin de déterminer si les citoyens de ces municipalités industrialisées contribuent plus ou moins aux services qu'ils obtiennent. Dernièrement, ce travail permettra de faire une analyse des dépenses qui sont le plus fortement touchées par le niveau d'industrialisation dans les municipalités.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2006-2007 / Cette étude analyse les déterminants du taux de chargement des camions et plus particulièrement l'effet lié à l'adoption des systèmes de gestion électronique des véhicules (SGEV). Pour ce faire, un modèle logit multinomial ordonné à effets fixes est estimé sur la base des observations de l'Enquête routière nationale de 1999 se rapportant à des camions qui ont effectué en tout ou en partie un déplacement sur le territoire québécois. Les principaux résultats indiquent que la taille du camion, la longueur du déplacement et le niveau de polyvalence de la remorque affectent positivement le taux de chargement alors que la nature des opérations du transporteur et la structure de propriété du camion ont relativement peu d'effet. Au plan technologique, l'adoption des SGEV réduit légèrement le taux de chargement sur les déplacements d'ALLER, mais affecte positivement celui-ci sur les déplacements de RETOUR.

Dans ce travail, nous estimons l'impact des pairs sur la réussite scolaire au Québec. Nous utilisons des données provenant du Ministère de l'Éducation, du Loisir et du Sport contenant les résultats de l'examen commun de mathématiques du ministère pour les élèves de niveau secondaire 4 pour l'année 2005. Nous utilisons un modèle de type SAR (spatial autoregressive model ) avec effets fixes de groupe s'inspirant de Lee (2007). Notre modèle prend en compte les inobservables dans la structure du groupe qui peuvent être corrélés avec les variables explicatives (cela nous permet donc théoriquement de résoudre les deux problèmes économétriques auxquels on a à faire face, soit le problème d'endogénéité et celui des variables corrélées). Ce modèle a été estimé en utilisant une méthode de moindres carrés en deux étapes généralisés (appelée aussi "méthode de variables instrumentales généralisées"). Nous exploitons la variation dans la taille des groupes pour identifier notre modèle. Notre estimateur est convergent et asymptotiquement efficace dans la classe des estimateurs de variables instrumentales. Nous trouvons un effet endogène négatif et significatif de la note moyenne du groupe de l'élève sur sa propre note. Un tel effet pourrait s'expliquer par un effet de découragement ou de congestion. Il pourrait aussi provenir du fait qu'on n'observe pas le véritable groupe de référence de l'élève (e.g. ses amis).

Dans ce mémoire, nous avons utilisé un modèle statique pour modéliser l’impact du jumelage de différents marchés du carbone de style "cap-and-trade". Pour faire cela, nous avons tout d’abord modélisée une économie. Par la suite, nous avons appliqué les contraintes qu’entraine l’introduction d’un marché du carbone sur cette économie pour finalement démontrer les impacts qu’entraine le jumelage des marchés du carbone. Notre modèle fut par la suite utilisé pour expliquer les impacts du jumelage des marchés du carbone québécois et californien. Quelques explications et mises en contexte sont aussi ajoutés au contenu.

Cette thèse s’intéresse à la stabilité financière. Nous considérons plusieurs modèles économétriques visant à offrir une meilleure compréhension des perturbations pouvant affecter les systèmes bancaires et financiers. L’objectif ici est de doter les institutions publiques et réglementaires d’un éventail plus large d’instruments de surveillance. Dans le premier chapitre, nous appliquons un modèle logit visant à identifier les principaux déterminants des crises financières. En plus des variables explicatives traditionnelles suggérées par la littérature, nous considérons une mesure des coûts de transactions (l’écart acheteur-vendeur) sur les marchés financiers. Nos estimations indiquent que des coûts de transactions élevés sont généralement associés à des risques accrus de crises financières. Dans un contexte où l’instauration d’une taxe sur les transactions financières (TTF) ferait augmenter les coûts de transactions, nos résultats suggèrent que l’instauration d’une telle taxe pourrait accroître les probabilités de crises financières. Dans le second chapitre, nous analysons la formation des risques financiers dans un contexte où le nombre de données disponibles est de plus en plus élevé. Nous construisons des prédicteurs de faillites bancaires à partir d’un grand ensemble de variables macro-financières que nous incorporons dans un modèle à variable discrète. Nous établissons un lien robuste et significatif entre les variables issues du secteur immobilier et les faillites bancaires. Le troisième chapitre met l’emphase sur la prévision des créances bancaires en souffrance (nonperforming loans). Nous analysons plusieurs modèles proposés par la littérature et évaluons leur performance prédictive lorsque nous remplaçons les variables explicatives usuelles par des prédicteurs sectoriels construits à partir d’une grande base de données. Nous trouvons que les modèles basés sur ces composantes latentes prévoient les créances en souffrance mieux que les modèles traditionnels, et que le secteur immobilier joue à nouveau un rôle important. / The primary focus of this thesis is on financial stability. More specifically, we investigate different issues related to the monitoring and forecasting of important underlying systemic financial vulnerabilities. We develop various econometric models aimed at providing a better assessment and early insights about the build-up of financial imbalances. Throughout this work, we consider complementary measures of financial (in)stability endowing hence the regulatory authorities with a deeper toolkit for achieving and maintaining financial stability. In the first Chapter, we apply a logit model to identify important determinants of financial crises. Alongwiththetraditionalexplanatoryvariablessuggestedintheliterat ure, weconsider a measure of bid-ask spreads in the financial markets of each country as a proxy for the likely effect of a Securities Transaction Tax (STT) on transaction costs. One key contribution of this Chapter is to study the impact that a harmonized, area- wide tax, often referred to as Tobin Tax would have on the stability of financial markets. Our results confirm important findingsuncoveredintheliterature, butalsoindicatethathighertransactioncostsaregenerally associated with a higher risk of crisis. We document the robustness of this key result to possible endogeneity effects and to the 2008−2009 global crisis episode. To the extent that a widely-based STT would increase transaction costs, our results therefore suggest that the establishment of this tax could increase the risk of financial crises. In the second Chapter, we assess the build-up of financial imbalances in a data-rich environment. Concretely, we concentrate on one key dimension of a sound financial system by monitoring and forecasting the monthly aggregate commercial bank failures in the United States. We extract key sectoral predictors from a large set of macro-financial variables and incorporate them in a hurdle negative binomial model to predict the number of monthly commercial bank failures. We find a strong and robust relationship between the housing industry and bank failures. This evidence suggests that housing industry plays a key role in the buildup of vulnerability in the banking sector. Different specifications of our model confirm the robustness of our results. In the third Chapter, we focus on the modeling of non-performing loans (NPLs), one other dimension along with, financial vulnerabilities are scrutinized. We apply different models proposed in the recent literature for fitting and forecasting U.S. banks non-performing loans (NPLs). We compare the performance of these models to those of similar models in which we replace traditional explanatory variables by key sectoral predictors all extracted from the large set of potential U.S. macro-financial variables. We uncover that the latent-componentbased models all outperform the traditional models, suggesting then that practitioners and researchers could consider latent factors in their modeling of NPLs. Moreover, we also confirm that the housing sector greatly impacts the evolution of non-performing loans over time.

Cette étude porte sur la pertinence des données comptables dans le processus d'évaluation des actions. Elle s'appuie sur le modèle théorique de Ohlson (1993), qu'elle tente de valider. L'échantillon utilisé comporte 129 émissions initiales effectuées dans le cadre du Régime d'Épargne-actions du Québec, de 1979 à 1988. Sous plusieurs aspects, les résultats obtenus dans ce travail correspondent au modèle conceptuel proposé. Il existe en effet une relation positive forte entre les prix établis lors d'une première émission et deux éléments d'information comptable, soit le bénéfice et la valeur comptable des actions. De plus, lors du processus d'évaluation, le poids accordé à chacune de ces variables semble être une fonction du coût du capital, tel que le prévoit le modèle théorique. Toutefois, probablement en raison des nombreuses difficultés posées par l'estimation de la persistance dans le contexte des premières émissions, cette variable ne semble jouer aucun rôle dans les modèles estimés.

Les marchés financiers sont souvent sujets à d’importantes perturbations, les plus récentes ayant été observées lors de la crise financière de 2008. Ces perturbations peuvent être qualifiées de stress financier, qui se définit comme une interruption du fonctionnement normal des marchés financiers. Ce mémoire propose de mesurer le stress du marché financier canadien, en s’inspirant de l’analyse effectuée par KLIESEN et SMITH [2010] pour les États-Unis. Ces auteurs, qui travaillent à la Réserve fédérale de Saint-Louis, proposent une approche basée sur une analyse en composante principale. Nos résultats montrent que le stress sur les marchés canadiens a une évolution similaire à celui des États-Unis. Un test de causalité de Granger indique que le stress financier américain cause du stress financier sur le marché canadien. Par la suite, la méthode d’analyse en composantes principales non linéaire par noyau (KPCA) est utilisée sur les données américaines et canadiennes. Cette nouvelle méthodologie permet de mieux illustrer le comouvement entre les séries temporelles, lorsque l’on admet des corrélations potentiellement non linéaires. Les résultats montrent que cette nouvelle méthode permet d’obtenir des graphiques dont le bruit est réduit, et avec des structures mieux définies. L’amplitude des évènements de stress est changée, mais l’indice garde la même évolution qualitative. / Financial markets are often affected by important perturbations, as witnessed during the 2008 financial meltdown. These perturbations can be seen as a form of financial stress and are defined as an interruption of normal working financial market. This thesis proposes to measure the financial stress in the Canadian market, using a principal component methodology used by the Saint-Louis Federal Reserve (KLIESEN and SMITH [2010]). Our results show that the financial stress occurring on the Canadian market is stongly related to financial stress: notably US financial stress granger causes financial stress on the Canadian market. Additionally, we use a kernel principal component analysis (KPCA) on both US and Canadian data, to account for second and third degree effects in covariance structures. The kernel analysis reduces the noise on the stress graph. Similar structures are visible and qualitative features are the same, but the relative amplitude of these structures is changed.

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2009-2010 / Ce mémoire présente les résultats d'estimation de l'effet d'une réforme fiscale sur l'offre de travail et le bien-être des femmes célibataires. La réforme consiste en l'augmentation des seuils de la table d'imposition au Québec (Canada). Le comportement des femmes est modélisé à l'aide d'un modèle structurel d'offre de travail à choix discret (fonction d'utilité translog) qui inclut des coûts fixes. Le modèle est estimé à l'aide d'un logit mixte. Les résultats indiquent une faible augmentation globale du nombre d'heures travaillées à la suite de la réforme simulée. Celle-ci a un effet hétérogène selon la présence ou non d'enfants dans le ménage. Suite à l'estimation de la réaction d'offre de travail, le calcul des fonctions de dépenses permet l'évaluation de la variation équivalente dans un contexte de choix discret. Ainsi, il est possible d'affirmer que la réforme améliore l'efficience du marché du travail de manière générale. Une analyse distributive est effectuée à partir des mêmes fonctions de dépenses dans le but d'évaluer les variations dans la répartition du bien-être. Le coefficient de Gini et l'indice d'Atkinson révèlent un accroissement des inégalités.

Le Modèle d'Évaluation des Actifs Financiers (MEDAF ou CAPM) stipule que l'écart de rendement entre un titre risqué et un titre sûr dépend seulement de deux variables : la covariance entre le rendement de ce titre et celui d'un portefeuille de référence (dit "de marché") et l'écart de rendement entre ce portefeuille de marché et un titre sûr. Les exercices de validation empirique effectués sur ce modèle simple ont toutefois amené beaucoup de chercheurs à postuler l'existence de facteurs additionnels pouvant expliquer le rendement des actifs financiers. C'est dans ce contexte que s'inscrit la contribution du présent mémoire. Nous postulons et ensuite vérifions si un facteur relié à l'évolution du prix des ressources (ou produits de base) pourrait contribuer à expliquer le rendement des actifs boursiers des entreprises cotées à la bourse de Toronto. L'analyse empirique du mémoire révèle que ce facteur " produits de base" peut jouer un rôle quantitatif significatif.

Dans la littérature concernant l'économie financière, on remarque que plusieurs études ont été réalisées sur l'intégration des marchés financiers, et que la plupart du temps, les résultats sont comparables. Dans ce mémoire, nous nous intéressons d'abord à l'intégration des marchés, mais aussi à la solidité des résultats lorsque l'on utilise différentes méthodes d'estimation. Plus précisément, nous allons comparer les résultats obtenus en utilisant le test de Johansen, un test économétrique de cointégration, et finalement un modèle à variable latente. Nous commençons par décrire en détail chacun des 14 indices boursiers choisis. Par la suite, nous présentons quelques statistiques descriptives concernant ceux-ci (Moyennes, Écarts-types et Corrélations). Ensuite nous présentons les trois méthodes d'estimation utilisées dans cet article, soit le test de Johansen, le test de cointégration (Présenté en annexe) et le modèle à variable latente, ainsi que les résultats obtenus pour chacune de ces méthodes. Nous concluons d'une part, que la manière choisie pour tester l'intégration des marchés boursiers mondiaux a un rôle très important à jouer étant donnée l'instabilité des données boursières. De plus, les avantages de la diversification internationale semblent toujours présents, mais de façon moindre depuis la récente crise financière.