Cette thèse analyse les conséquences et les implications des annonces de dividendes sur le marché boursier français dans un contexte de crise financière. Elle comporte quatre chapitres dont un premier, théorique qui trace les orientations des trois études empiriques réalisées. À l’issue de ce chapitre, il est proposé un cadre d’analyse de l’impact de la crise sur la politique de dividendes. Le deuxième chapitre traite de l’impact de la crise sur les réactions du marché. Il a testé et validé l’hypothèse d’une réaction différenciée des investisseurs aux annonces de dividendes en fonction du contexte économique. De surcroît, il met en évidence des réactions asymétriques des investisseurs en période de crise. Le troisième chapitre fournit une nouvelle explication à ces réactions asymétriques à travers la théorie de l’ambiguïté. L’hypothèse selon laquelle la nature et le degré d’incertitude de l’environnement macroéconomique auraient un impact sur la manière dont les investisseurs réagissent suite aux annonces de dividendes a été testée et validée. Le quatrième chapitre analyse la prévision des bénéfices comptables par les dividendes en période de crise, au regard de la théorie du signal. Nos résultats valident globalement les théories du signal et de l’ambiguïté. Même si la crise a affecté les réactions du marché français, elle n’a pas eu d’impact sur la relation significative qui existe entre les changements de dividendes et les variations de bénéfices futurs. Cette thèse analyse les conséquences et les implications des annonces de dividendes sur le marché boursier français dans un contexte de crise financière. Elle comporte quatre chapitres dont un premier, théorique qui trace les orientations des trois études empiriques réalisées. À l’issue de ce chapitre, il est proposé un cadre d’analyse de l’impact de la crise sur la politique de dividendes. Le deuxième chapitre traite de l’impact de la crise sur les réactions du marché. Il a testé et validé l’hypothèse d’une réaction différenciée des investisseurs aux annonces de dividendes en fonction du contexte économique. De surcroît, il met en évidence des réactions asymétriques des investisseurs en période de crise. Le troisième chapitre fournit une nouvelle explication à ces réactions asymétriques à travers la théorie de l’ambiguïté. L’hypothèse selon laquelle la nature et le degré d’incertitude de l’environnement macroéconomique auraient un impact sur la manière dont les investisseurs réagissent suite aux annonces de dividendes a été testée et validée. Le quatrième chapitre analyse la prévision des bénéfices comptables par les dividendes en période de crise, au regard de la théorie du signal. Nos résultats valident globalement les théories du signal et de l’ambiguïté. Même si la crise a affecté les réactions du marché français, elle n’a pas eu d’impact sur la relation significative qui existe entre les changements de dividendes et les variations de bénéfices futurs. / This dissertation investigates the consequences and implications of dividend announcements on French stock market in a context of financial crisis. It consists of four chapters including a first theoretical chapter that draws directions of the three empirical studies we realised. After this chapter, we provide an analysis framework of the impact of the crisis on the dividend policy. The second chapter discusses the impact of the financial crisis on french market reactions following dividend announcements. It tested and validated the hypothesis of a differentiated reaction of investors to dividend announcements based on the economic environment. Furthermore, it highlights asymmetric reactions of investors in times of crisis. The third chapter provides a new explanation for these asymmetric reactions through the ambiguity theory. The hypothesis according to which the nature and the degree of uncertainty of the macroeconomic environment has an impact on the way in which capital market prices react to dividend announcements was tested and validated. The fourth chapter analyses earnings forecast by dividends in times of crisis, according to the signaling theory. Our findings generally support the signaling and ambiguity theories. But, although the crisis affected the French market reactions to dividend announcements, it has no impact on the significant relationship between dividends changes and future earnings variations.

A partir d’une analyse du défaut des banques et de la régulation au travers des notations de crédits (et des agences de notation), des modèles portant sur les CDS, de Bâle III et du capital insurance, nous trouvons que les spécificités des CDS en font un bon candidat pour prévoir (et idéalement empêcher) les défauts potentiels des banques. En effet, grâce aux propriétés (financières et économiques) des CDS, ainsi qu’aux résultats d’études empiriques, nous montrons qu’ils reflètent correctement le comportement des risques des banques et qu’ils ont capté les changements informationnels plus rapidement que les notations de crédits qui sont restées relativement constantes durant 2007 et 2008.Ainsi, en utilisant un déclencheur ad hoc basé sur les CDS et l’action appropriée si le déclencheur venait à s’activer, nous pourrions empêcher le défaut d’une banque. Et la compréhension du mécanisme afférent au capital contingent est d’un grand intérêt pour atteindre cet objectif qui optimise le monitoring mis en oeuvre par les banques et les régulateurs. / Based on an analysis of the default of the banks and regulation through credit ratings (and rating agencies), CDS models, Basel III, bail-In and capital insurance, we find that the characteristics of CDS make them a good candidate to forecast (and ideally prevent) the potential defaults of the banks. Indeed, thanks to the economics of CDS and results of empirical studies, we show that they are a good proxy of bank risks and that they did capture information changes more quickly than the credit ratings which remained relatively constant during 2007 and 2008.So, using a specific trigger based on CDS and the appropriate action, should the trigger be activated, we could prevent the default of a bank. And the understanding of contingent capital mechanism is of great interest to reach this objective which optimizes the monitoring implemented by banks as well as regulators.

La modélisation du choix d'itinéraire est un sujet de recherche bien étudié avec des implications, par exemple, pour la planification urbaine et l'analyse des flux d'équilibre du trafic. En raison de l'ampleur des effets que ces problèmes peuvent avoir sur les communautés, il n'est pas surprenant que plusieurs domaines de recherche aient tenté de résoudre le même problème. Les défis viennent cependant de la taille des réseaux eux-mêmes, car les grandes villes peuvent avoir des dizaines de milliers de segments de routes reliés par des dizaines de milliers d'intersections. Ainsi, les approches discutées dans cette thèse se concentreront sur la comparaison des performances entre des modèles de deux domaines différents, l'économétrie et l'apprentissage par renforcement inverse (IRL). Tout d'abord, nous fournissons des informations sur le sujet pour que des chercheurs d'un domaine puissent se familiariser avec l'autre domaine. Dans un deuxième temps, nous décrivons les algorithmes utilisés avec une notation commune, ce qui facilite la compréhension entre les domaines. Enfin, nous comparons les performances des modèles sur des ensembles de données du monde réel, à savoir un ensemble de données couvrant des choix d’itinéraire de cyclistes collectés dans un réseau avec 42 000 liens. Nous rapportons nos résultats pour les deux modèles de l'économétrie que nous discutons, mais nous n'avons pas pu générer les mêmes résultats pour les deux modèles IRL. Cela était principalement dû aux instabilités numériques que nous avons rencontrées avec le code que nous avions modifié pour fonctionner avec nos données. Nous proposons une discussion de ces difficultés parallèlement à la communication de nos résultats. / Route choice modeling is a well-studied topic of research with implications, for example, for city planning and traffic equilibrium flow analysis. Due to the scale of effects these problems can have on communities, it is no surprise that diverse fields have attempted solutions to the same problem. The challenges, however, come with the size of networks themselves, as large cities may have tens of thousands of road segments connected by tens of thousands of intersections. Thus, the approaches discussed in this thesis will be focusing on the performance comparison between models from two different fields, econometrics and inverse reinforcement learning (IRL). First, we provide background on the topic to introduce researchers from one field to become acquainted with the other. Secondly, we describe the algorithms used with a common notation to facilitate this building of understanding between the fields. Lastly, we aim to compare the performance of the models on real-world datasets, namely covering bike route choices collected in a network of 42,000 links. We report our results for the two models from econometrics that we discuss, but were unable to generate the same results for the two IRL models. This was primarily due to numerical instabilities we encountered with the code we had modified to work with our data. We provide a discussion of these difficulties alongside the reporting of our results.

Dans cette thèse, nous étudions les propriétés asymptotiques de paramètres fonctionnels conditionnels en statistique non paramétrique, quand la variable explicative prend ses valeurs dans un espace de dimension infinie. Dans ce cadre non paramétrique, on considère les estimateurs des paramètres fonctionnels usuels, tels la loi conditionnelle, la densité de probabilité conditionnelle, ainsi que le quantile conditionnel. Le premier travail consiste à proposer un estimateur du quantile conditionnel et de prouver sa convergence uniforme sur un sous-ensemble compact. Afin de suivre la convention dans les études biomédicales, nous considérons une suite de v.a {Ti, i ≥ 1} identiquement distribuées, de densité f, censurée à droite par une suite aléatoire {Ci, i ≥ 1} supposée aussi indépendante, identiquement distribuée et indépendante de {Ti, i ≥ 1}. Notre étude porte sur des données fortement mélangeantes et X la covariable prend des valeurs dans un espace à dimension infinie.Le second travail consiste à établir la normalité asymptotique de l’estimateur à noyau du quantile conditionnel convenablement normalisé, pour des données fortement mélangeantes, et repose sur la probabilité de petites boules. Plusieurs applications à des cas particuliers ont été traitées. Enfin, nos résultats sont appliqués à des données simulées et montrent la qualité de notre estimateur. / In this thesis, we study some asymptotic properties of conditional functional parameters in nonparametric statistics setting, when the explanatory variable takes its values in infinite dimension space. In this nonparametric setting, we consider the estimators of the usual functional parameters, as the conditional law, the conditional probability density, the conditional quantile. We are essentially interested in the problem of forecasting in the nonparametric conditional models, when the data are functional random variables. Firstly, we propose an estimator of the conditional quantile and we establish its uniform strong convergence with rates over a compact subset. To follow the convention in biomedical studies, we consider an identically distributed sequence {Ti, i ≥ 1}, here density f, right censored by a random {Ci, i ≥ 1} also assumed independent identically distributed and independent of {Ti, i ≥ 1}. Our study focuses on dependent data and the covariate X takes values in an infinite space dimension. In a second step we establish the asymptotic normality of the kernel estimator of the conditional quantile, under α-mixing assumption and on the concentration properties on small balls of the probability measure of the functional regressors. Many applications in some particular cases have been also given.

À cause de son poids démographique, mais aussi des valeurs qui distinguent ses membres, le vieillissement de la génération du baby-boom est susceptible d’avoir un impact majeur sur l’offre et la demande en transport, surtout en ce qui concerne la participation aux activités de loisirs d’individus fortement mobiles et établis sur des territoires conçus en fonction de l’automobile. C’est dans ce contexte que ce mémoire vise à mieux comprendre la participation à certaines activités de loisirs hors domicile (sociales, sportives, culturelles et de magasinage) de la première génération de baby-boomers, celle née entre 1947 à 1956, ainsi que la mobilité quotidienne qui y est associée, afin d’anticiper leurs besoins à un âge avancé pour un vieillissement actif. À l’aide des données de l’enquête Demain Québec, des modèles de régression ont été construits afin d’identifier les facteurs d’influence les plus associés à la diversité d’activités poursuivies par les baby-boomers, à la fréquence de pratique de celles-ci, au mode de transport utilisé et à la distance parcourue pour rejoindre les lieux de destination. Les résultats suggèrent que plusieurs caractéristiques et valeurs personnelles sont significativement associées au niveau d’activités pratiquées, laissant anticiper une demande accrue pour une offre de loisirs diversifiée. La majorité des activités sont pratiquées loin du domicile, voire dispersées sur un territoire qui déborde largement du quartier de résidence, et fréquenté en automobile. Vu le poids démographique et les aspirations dominantes des baby-boomers à vieillir chez eux ou dans leur quartier, les stratégies d’aménagement du territoire devraient prioriser la requalification des lieux et des équipements de loisirs en place dans les secteurs vieillissants, notamment les banlieues d’après-guerre, une localisation stratégique de nouveaux équipements et lieux de loisirs et leur accessibilité via des modes de transport alternatifs.

Selon plusieurs politologues, les sondages d'opinion publique ont transformé les campagnes électorales en une sorte de "course de chevaux". Considérant l'importance de ces campagnes pour la vie démocratique, nous avons cherché à connaître les connaissances et les compétences des journalistes en matière de techniques de sondage. Notre mémoire comporte entre autres une évaluation de l'enseignement des méthodes de sondages dans les écoles de journalisme canadiennes et une analyse d'entrevues avec des journalistes québécois. Les résultats confortent la notion de définisseurs secondaires des nouvelles de Hall et al. (1978). Nous postulons, de plus, que les journalistes sont non seulement secondaires aux politiciens et aux élites, mais également aux sondeurs. Nous avons construit un continuum qui nous permet de situer les journalistes interviewés; à une extrémité se trouve le "journaliste de chaîne de production", tandis qu'à l'autre, il y a le journaliste "diagnostique". Cette étude démontre qu'indépendamment de la formation reçue en matière de sondages, une extrémité du continuum - la chaîne de production - l'emporte dans la pratique à cause des contraintes du métier. Notre travail permet de saisir concrètement les limites des journalistes à traiter l'information de nature quantitative.

Le phénotypage numérique mobilise les nombreux capteurs du téléphone intelligent (p. ex. : accéléromètre, GPS, Bluetooth, métadonnées d’appels) pour mesurer le comportement humain au quotidien, sans interférence, et les relier à des symptômes psychiatriques ou des indicateurs de santé mentale. L’apprentissage automatique est une composante intégrale au processus de transformation de signaux bruts en information intelligible pour un clinicien. Cette approche émerge d’une volonté de caractériser le profil de symptômes et ses variations dans le temps au niveau individuel. Ce projet consistait à prédire des variables de santé mentale (p. ex. : stress, humeur, sociabilité, hallucination) jusqu’à sept jours dans le futur à partir des données du téléphone intelligent pour des patients avec un diagnostic de schizophrénie. Le jeu de données CrossCheck, composé d’un échantillon de 62 participants, a été utilisé. Celui-ci inclut 23,551 jours de signaux du téléphone avec 29 attributs et 6364 autoévaluations de l’état mental à l’aide d’échelles ordinales à 4 ancrages. Des modèles prédictifs ordinaux ont été employés pour générer des prédictions discrètes interprétables sur l’échelle de collecte de données. Au total, 240 modèles d’apprentissage automatique ont été entrainés, soit les combinaisons de 10 variables de santé mentale, 3 horizons temporels (même jour, prochain jour, prochaine semaine), 2 algorithmes (XGBoost, LSTM) et 4 tâches d’apprentissage (classification binaire, régression continue, classification multiclasse, régression ordinale). Les modèles ordinaux et binaires ont performé significativement au-dessus du niveau de base et des deux autres tâches avec une erreur moyenne absolue macro entre 1,436 et 0,767 et une exactitude balancée de 58% à 73%. Les résultats montrent l’effet prépondérant du débalancement des données sur la performance prédictive et soulignent que les mesures n’en tenant pas compte surestiment systématiquement la performance. Cette analyse ancre une série de considérations plus générales quant à l’utilisation de l’intelligence artificielle en santé. En particulier, l’évaluation de la valeur clinique de solutions d’apprentissage automatique présente des défis distinctifs en comparaison aux traitements conventionnels. Le rôle grandissant des technologies numériques en santé mentale a des conséquences sur l’autonomie, l’interprétation et l’agentivité d’une personne sur son expérience. / Digital phenotyping leverages the numerous sensors of smartphones (e.g., accelerometer, GPS, Bluetooth, call metadata) to measure daily human behavior without interference and link it to psychiatric symptoms and mental health indicators. Machine learning is an integral component of processing raw signals into intelligible information for clinicians. This approach emerges from a will to characterize symptom profiles and their temporal variations at an individual level. This project consisted in predicting mental health variables (e.g., stress, mood, sociability, hallucination) up to seven days in the future from smartphone data for patients with a diagnosis of schizophrenia. The CrossCheck dataset, which has a sample of 62 participants, was used. It includes 23,551 days of phone sensor data with 29 features, and 6364 mental state self-reports on 4-point ordinal scales. Ordinal predictive models were used to generate discrete predictions that can be interpreted using the guidelines from the clinical data collection scale. In total, 240 machine learning models were trained, i.e., combinations of 10 mental health variables, 3 forecast horizons (same day, next day, next week), 2 algorithms (XGBoost, LSTM), and 4 learning tasks (binary classification, continuous regression, multiclass classification, ordinal regression). The ordinal and binary models performed significantly better than the baseline and the two other tasks with a macroaveraged mean absolute error between 1.436 and 0.767 and a balanced accuracy between 58% and 73%. Results showed a dominant effect of class imbalance on predictive performance and highlighted that metrics not accounting for it lead to systematic overestimation of performance. This analysis anchors a series of broader considerations about the use of artificial intelligence in healthcare. In particular, assessing the clinical value of machine learning solutions present distinctive challenges when compared to conventional treatments. The growing role of digital technologies in mental health has implication for autonomy, sense-making, and agentivity over one’s experience.

Guidée par le modèle théorique sociocriminologique de l’abandon du crime de Sampson et Laub, la présente étude propose une analyse du réseau social et de son impact sur la récidive criminelle auprès d’un échantillon de délinquants sexuels adultes. Les individus inclus dans l’échantillon étaient tous considérés par la cour comme étant à risque de commettre une infraction sexuelle à l’égard d’un enfant ou de commettre une agression sexuelle. Pour ce faire, des données longitudinales prospectives basées sur un échantillon de 164 délinquants sexuels faisant l’objet d’une ordonnance de garder la paix (articles 810.1 et 810.2 du Code criminel canadien) en communauté entre 2003 et 2012 furent analysées. Des modèles de survie fûrent produits afin d’évaluer l’impact de la nature et de l’étendue du réseau social sur l’absence de récidive criminelle post-libération. Les résultats de ces analyses montrent que la nature et l’étendue du réseau social influencent de façon significative l’abandon du crime. L’implication de ces résultats sur l’évaluation et le suivi en communauté sont discutés.

L’éducation civique a pour objectifs d’augmenter les connaissances politiques et l’engagement citoyen sous toutes ses formes. Au Québec, cette matière était enseignée jusqu’à tout récemment dans le cadre du cours d’HEC (histoire et éducation à la citoyenneté). Ce cours hybride était obligatoire de la première année du primaire à la quatrième secondaire. Aucune étude d’impact publique n’a été faite jusqu’ici au sujet de ce cours et de ses effets. Après une collecte de données auprès de 14 enseignants d’HEC de 4e secondaire et de 1369 élèves de 5e secondaire, ce mémoire montre que la présence plus ou moins grande de l’éducation civique dans le cours, telle que perçue par les enseignants et par les élèves, n’a pas de lien significatif avec les connaissances politiques, l’intérêt politique et l’intention de voter plus tard des jeunes Québécois en cinquième secondaire. Les raisons de cette absence d’effet pourraient être liées à la présence relativement faible de l’éducation civique en général dans les écoles québécoises ou encore à la diversité d’enseignants à laquelle chaque élève a affaire dans son parcours. De plus, une analyse multiniveaux montre que l’intention de voter plus tard, l’intérêt politique et les connaissances politiques des élèves varient beaucoup plus au niveau individuel qu’au niveau de la classe dans laquelle ils se trouvent / Civic education targets an increase in political knowledge and civic engagement in all its ways. That school topic was taught in Quebec until recently in the HEC (histoire et éducation à la citoyenneté) classes, which were mandatory from grade 1 until grade 10. No public study has been done regarding those classes and their effects up to now. After collecting data among 14 10th-grade HEC teachers and 1,369 11th-grade students, this thesis shows that a high or low presence of civic education in HEC – as perceived by teachers and students – has no significant impact on political knowledge, political interest and intention to turn out later for 11th-grade Quebec students. The reasons behind that lack of effect may be due to relatively uniform low presence of civic education in Quebec schools or the diversity of teachers each student gets during his or her school years. Moreover, a multilevel analysis shows that students’ intention to turn out later, political interest and political knowledge vary much more at the individual level than depending on the classroom they belong to.

La pénurie de médecins est une problématique que partagent plusieurs pays. Le Canada et particulièrement la province de Québec ne font pas exception à cette pénurie. Cette situation nous a amené à vouloir mieux comprendre le processus de la rétention des médecins, en particulier chez les omnipraticiens. La littérature ne semble pas suggérer de modèle sur la rétention en lien avec une population de médecins. Cette thèse comble, entre autres, cette lacune en suggérant une extension à un modèle de base sur le stress (Job Demands-Resources : JD-R) en y ajoutant le conflit travail-famille (CTF) et en l’appliquant à l’intention de quitter des omnipraticiens. Cette thèse vise donc à comprendre les phénomènes qui expliquent les relations entre le CTF, les exigences et les ressources au travail et l’intention de quitter chez les omnipraticiens. Le premier article de thèse est une recension des écrits sur les sujets du modèle JD-R, du CTF et de l’intention de quitter des médecins, menant à la proposition du nouveau modèle : Conflit exigences-ressources (CE-R). Dans le deuxième article, l’utilisation de modélisation par équations structurelles permet de vérifier la performance du nouveau modèle proposé et confirme les relations significatives entre les exigences/ressources au travail, le CTF et l’intention de quitter. L’effet structurel des exigences au travail sur l’intention de quitter l’emploi chemine en premier lieu à travers le CTF, puis à travers l’engagement et l’épuisement. De plus, les résultats soulignent l’importance de la satisfaction au travail et du CTF dans le modèle CE-R sur l’intention de quitter des omnipraticiens. Le troisième et dernier article propose l’élaboration d’une typologie sur l’intention de quitter qui se base sur le CTF et les ressources au travail comme dimensions expliquant ce phénomène. Les régressions logistiques multinomiales permettent de suggérer que la satisfaction reliée aux exigences en emploi, l’épuisement, l’environnement de travail, l’âge et le fait d’avoir des enfants contribuent à expliquer de façon significative la probabilité que les médecins se retrouvent dans le groupe affichant une intention de quitter la plus faible. / The shortage of physicians is a problem faced by many countries. Canada and particularly the province of Quebec are no exceptions to this shortage. This situation has led us to want to better understand the process of physician retention, particularly among general practitioners. The literature does not seem to suggest a specific model for this population. This thesis fills this gap by suggesting an extension to an existing model based on stress (Job Demands-Resources: JD-R) by adding work-family conflict (WFC) and applying it to the intent to leave of general practitioners. Therefore, this thesis aims to understand the phenomena that explain the relationship between WFC, demands and resources at work and the intent to leave of general practitioners. The first paper of the thesis is a literature review on the subjects of the JD-R model, WFC and the physicians’ intent to leave, leading to the proposal of a new model: Demands-Resources Conflict (D-RC). In the second paper, the use of structural equations modeling allows us to verify the performance of the new proposed model and confirms the significant relationship between job resources and job demands, WFC and intent to leave. The structural effect of the job demands on the intent to leave this job travels first through WFC, then through commitment and exhaustion. In addition, it suggests the importance of job satisfaction and of WFC in the D-RC model on the intent to leave of general practitioners. The third and last paper proposes the development of a typology on the intent to leave based on the WFC and the satisfaction of job resources as dimensions explaining this phenomenon. Multinomial logistic regressions allow us to suggest that satisfaction related to job demands, to exhaustion, to the work environment, to age and to having children help significantly explain the likelihood that physicians will end up in the group showing the lowest intent to leave.