Cette étude examine globalement la dynamique intersectorielle de l'économie haïtienne et plus précisément l'ajustement macroéconomique du secteur informel, analysé à l'aide d'un modèle d'équilibre général calculable. Inspiré du modèle PEP base1, nous implémentons comme spécificités importantes : un taux de salaire différencié par secteur et un mécanisme de mobilité entre travailleurs ruraux et urbains formels. Et de manière tout à fait novatrice, nous incorporons l'autoconsommation, une modalité incontournable dans la structure de consommation des ménages ruraux. Nous considérons que les produits formels et les produits informels sont non parfaitement substituables. Soumis à un durcissement de la contrainte de financement extérieur, nous montrons que l'économie haïtienne rentre en récession (tous les indicateurs sont au rouge), avec toutefois deux révélations surprenantes : premièrement le commerce informel joue le rôle de secteur refuge pour atténuer la montée du chômage urbain et dans certains cas peut avoir un comportement anticyclique, deuxièmement les exportations agricoles bénéficient de la compétitivité-prix en période de récession.

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

Durant la dernière décennie, le marché des aliments fonctionnels et des nutraceutiques a connu un étonnant essor et les intervenants de ce secteur estiment qu'il croît plus rapidement que le marché des aliments conventionnels transformés. Toutefois, le succès des aliments fonctionnels est étroitement lié à l'acceptation des consommateurs du concept fonctionnel de ces produits. L'objectif principal de cette étude est d'analyser l'attitude des consommateurs face à de nouveaux produits mettant en valeur les oméga-3 et du lycopène. PIus spécifiquement, nous voulons évaluer l'apport de différents déterminants sociodémographiques, attitudinaux et cognitifs propres à chaque individu sur la probabilité d'achat. L'étude utilise une base de données transversales qui a été collectée par Décima Research en avril 2004 pour Agriculture et Agroalimentaire Canada. L'échantillon est composé de 2 012 ménages canadiens. Deux techniques d'estimation économétrique ont été utilisées. La première, le probit ordonné, est une technique d'estimation univariée qui suppose que la probabilité d'achat de l'aliment i est indépendante de la probabilité d'achat de l'aliment j, Par contre, elle permet de composer avec plusieurs catégories de réponses (ex., très probable, probable, peu probable, jamais). La deuxième technique d'estimation, le probit multivarié, prend en considération la corrélation contemporaine entre différents produits, mais n'admet que deux catégories de réponses (ex., probable, pas probable). Les résultats de ces analyses montrent que l'éducation a un effet positif sur la probabilité d'achat d'un produit naturel et un effet négatif pour des produits ayant subi une transformation par le biais d'un procédé technologique. Toutefois, une perception favorable par rapport aux bienfaits des AFN est un facteur encore plus puissant que les facteurs sociodémographiques en ce qui a trait à la probabilité d'achat. Enfin, ce travail montre que la nature de la composante fonctionnelle et la nature du produit porteur sont aussi des facteurs déterminants de la décision d'achat des aliments fonctionnels et nutraceutiques. / Over the last decade, the market for functional foods and nutraceuticals has been growing rapidly, even faster that the market for processed foods. The success of functional foods and nutraceuticals is based on the perception that consumers entertain towards these products and this is why this study is about the factors conditioning the probability of purchase for products enhanced with omega-3 and lycopene. The impact of socio-demographic, cognitive and attitudinal variables will be evaluated. This study relies on cross-section data collected by Decima Research in April of 2004 for Agriculture and Agri-food Canada. The Canada-wide survey was answered by 2,012 households. The analysis features two econometric estimators. The first one, the ordered probit, is a single-equation estimator that allows for several categories of responses (e.g., very likely, likely, not likely, never) but it assumes that there is no correlation between the probabilities of purchase for different products. The second one, the multivariate probit, accounts for correlation between the probabilities of purchase, but it handles only two categories of responses. The results show that education is an important factor in explaining the probability of purchase. It has a positive effect on the probability of purchasing natural products, but a negative effect on the decision to buy processed foods. The degree of belief in health claims about functional foods and nutraceuticals has a stronger influence on the probability of purchase than any socio-demographic variable. Finally, our results regarding the strength of various factors on the probability of purchase differ across natural components and products.

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.

Titre de l'écran-titre (visionné le 13 décembre 2023) / Dans ce présent mémoire, nous entreprenons l'identification des facteurs qui exercent la plus grande influence dans la prise de décision concernant l'adhésion au programme de vaccination contre la COVID-19, particulièrement en ce qui concerne l'administration de doses multiples. Afin de scruter le processus décisionnel, nous utilisons les régressions linéaires avec régularisation afin de discriminer certaines variables. Nous optons ensuite pour une première approche qui fait appel à des modèles économétriques, incluant le modèle logit ordonné et le modèle Hurdle Poisson. Une deuxième approche repose sur l'apprentissage statistique, en exploitant un arbre de décision, l'algorithme de l'eXtreme Gradient Boosting, une forêt aléatoire, une analyse fondée sur les vecteurs de support, et enfin, un réseau de neurones. Les variables sont classifiées en cinq catégories majeures : les variables socioéconomiques, celles liées aux symptômes infectieux de la COVID-19, celles associées au risque perçu de contracter la COVID-19, les variables relatives à l'expérience personnelle des individus face à la COVID-19, ainsi que les facteurs liés aux interactions des individus avec ce virus. Les données proviennent de la firme de sondage Léger Marketing Opinion. Nos analyses révèlent que les variables socioéconomiques jouent un rôle central dans la décision d'adhérer au programme de vaccination et aux doses multiples. Notamment, les individus âgés de 50 ans et plus, détenant minimalement un diplôme de premier cycle universitaire, et disposant d'un revenu supérieur à 100 000 $, se montrent plus enclins à participer à l'effort de couverture vaccinale de masse en consentant à la réception de doses multiples. Les autorités publiques et sanitaires ne doivent toutefois pas omettre l'analyse de l'entourage des individus afin d'améliorer l'efficacité des politiques publiques. / In this master thesis, we endeavor to identify the factors that are most likely to exert an influence on decision-making regarding adherence to the COVID-19 vaccination program and the acceptance of multiple-dose vaccine injections. To analyze the decision-making process, We use regularized linear regressions to build a parsimonious model. We then use two primary approaches. Firstly, we employ econometric models, specifically the ordered logit model and the Hurdle Poisson. Secondly, we use statistical learning, encompassing a decision tree, the eXtreme Gradient Boosting algorithm, a random forest, support vector analysis, and a neural network. The variables under investigation fall within five broad categories : socio-economic factors related to infectious symptoms of COVID-19, perceived risk of developing COVID-19, individual experience of COVID-19, and individual relationships with COVID-19. The data utilized for analysis were obtained from Léger Marketing Opinion. Our findings divulge that socio-economic variables play a pivotal role in the decision-making process to endorse the vaccination program. Individuals aged 50 and above, possessing at least an undergraduate degree, and earning an income exceeding $100,000, demonstrate a greater likelihood of participating in mass vaccination coverage and consenting to multiple doses of vaccine injections. Nonethless, we emphasize that public and health authorities must not disregard the importance of scrutinizing the attitudes of those around them, in order to improve the elaboration of public policies.

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 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.

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.