L'objet de cette thèse est d'établir des résultats asymptotiques pour l'estimateur du quantile conditionnel par la méthode des polynômes locaux ainsi qu'à la généralisation de ces résultats pour les M-estimateurs. Nous étudions ces estimateurs et plus particulièrement leur représentation de Bahadur et leur biais. Nous donnons en outre un résultat sur les intervalles de confiance uniformes construits à partir de cette représentation pour le quantile conditionnel et ses dérivées.

Cette thèse de doctorat est une première tentative d'examiner si les réglementations bancaires ont le même impact sur la stabilité et l'efficience des banques islamiques que sur celles des banques conventionnelles. Suite aux nouvelles recommandations de Bâle III, nous étudions l'impact des exigences minimales en matière de fonds propres, de liquidité et de levier financier sur la stabilité et l'efficience des banques islamiques comparativement aux banques conventionnelles. Une première étude exploratoire utilise l'analyse en composantes principales (ACP), les méthodes Logit et Probit et les régressions MCO pour montrer que les banques islamiques disposent d'un capital plus élevé, qu'elles sont plus liquides, plus profitables, mais moins stables que leurs homologues conventionnelles. Une deuxième étude empirique examine la stabilité des banques islamiques et utilise la régression quantile pour montrer que les banques islamiques sont moins stables que les banques classiques. L'étude prouve également que des exigences de fonds propres renforcées améliorent la stabilité des banques islamiques les plus petites et les plus liquides, tandis que le levier financier est négativement associé à la stabilité de ce type de banques. Des contraintes de liquidité plus fortes renforcent la stabilité des grandes banques islamiques alors que l'effet est inverse pour les petites banques. Enfin, nous examinons l'efficience des banques islamiques en utilisant la méthode d'enveloppement des données (DEA). Nous constatons que les banques islamiques sont plus efficientes que les banques conventionnelles. Nous trouvons aussi que des exigences de capital et de liquidité accrues pénalisent l'efficience des petites banques islamiques très liquides, alors que l'inverse est vrai pour le levier financier. Ces résultats montrent notamment qu'en matière de réglementation du capital pour les petites banques islamiques très liquides, un choix est à opérer entre une efficience accrue ou une stabilité renforcée. / This PhD dissertation is the first attempt to examine whether banking regulations have the same impact on the stability and the efficiency of Islamic than for conventional banks. We benefit of Basel III recommendations to investigate the impact of bank capital, liquidity and leverage requirements on the stability and the efficiency of Islamic banks compared to conventional banks. A first exploratory study uses Principal Component Analysis, Logit and Probit methods, and OLS regressions and shows that Islamic banks have higher capital, liquidity, and profitability, but that they are less stable than their conventional counterparts. A second empirical study examines the stability of Islamic banks using conditional quantile regressions and proves that Islamic banks are less stable than conventional banks. It also shows that higher capital and lower leverage improve the adjusted profits of small and highly liquid Islamic banks. Liquidity is positively associated with the stability of large Islamic banks while an opposite effect is detected when small Islamic banks are examined. Finally, we study the efficiency of Islamic banks using Data Envelopment Analysis (DEA) and find that Islamic banks are more efficient than conventional banks. We also find that higher capital and liquidity requirements penalize the efficiency of small and highly liquid Islamic banks, while the opposite is true for financial leverage. These results show that concerning capital requirements for small and highly liquid Islamic banks, a possible trade-off could be found between stability and efficiency.

L'objectif de cette thèse consiste à étudier les liens entre les mécanismes internes de gouvernance des banques et le comportement de prise de risque. Nous montrons qu’Adam Smith avait déjà mis en évidence la défaillance des mécanismes de gouvernance dans la Banque « Ayr » comme principal facteur induisant la prise de risque excessive et, par conséquent, sa faillite. Nous développons un modèle qui illustre qu’une rémunération indexée sur les actifs risqués n’implique pas une prise de risque plus importante. Nous constatons, aussi, que pour inciter le dirigeant à réaliser la meilleure combinaison d’actifs, le conseil d’administration est tenu de lui payer la rémunération la plus élevée. La thèse porte également sur l’étude des attributs standards du CA et ceux liés à la gouvernance des risques dans les banques de l'UE durant la période 2005-2015. Les résultats de la régression panel à effet fixe indiquent que les caractéristiques du CA affectent le niveau des crédits non performants et l’insolvabilité des banques de l’UE. Les résultats de la régression quantile à effet fixe révèlent une hétérogénéité dans la relation entre le risque bancaire et les attributs étudiés. Plus précisément, nous constatons que l’effet positif de l’indépendance et la fréquence des réunions du CA sur la gestion des risques bancaires est plus important dans les banques les plus risquées. Nos résultats mettent en évidence, également, que la prévention des comportements de prise de risque excessive des banques de l’UE nécessite l’amélioration de l’efficacité des CA à travers l’établissement des comités de risque et d’audit. / The purpose of this thesis is to study the internal mechanisms of banks’ governance and their impact on the risk-taking behavior. We show that Adam Smith had already highlighted the inadequacy of the governance’ mechanisms in “Ayr” Bank as the primary factor leading to an excessive risk-taking and, consequently, to its bankruptcy. We develop a model that aims to evaluate the extent to which governance mechanisms play a moderating role on the compensation policy and the level of risk taken by the CEO. We illustrate that a remuneration indexed on risky assets does not imply a greater risk taking. We also conclude that in order to induce the CEO to achieve the best combination of assets, the board of directors (BD) is required to pay the highest compensation. The thesis also focuses on the study of standard BD attributes as well as those related to risk’ governance in EU banks from 2005 to 2015. The empirical investigation showed that certain BD features affect the level of non-performing loan and the insolvency of EU banks. The results of the fixed-effect quantile regression reveal that the effect of the standard BD and risk’ governance attributes on risk-taking is heterogeneous. More specifically, we can note that the positive effect of the independence and frequency of board meetings on bank’ risk management is more significant in the riskier banks. In addition to this, our empirical results suggests that the prevention of excessive risk taking by EU banks requires the improvement of the effectiveness of BD through the establishment of risk an audit committees.

Les applications les plus courantes des méthodes non paramétriques concernent l’estimation d’une fonction de régression (i.e. de l’espérance conditionnelle). Cependant, il est souvent intéressant de modéliser les quantiles conditionnels, en particulier lorsque la moyenne conditionnelle ne permet pas de représenter convenablement l’impact des covariables sur la variable dépendante. De plus, ils permettent d’obtenir des graphiques plus compréhensibles de la distribution conditionnelle de la variable dépendante que ceux obtenus avec la moyenne conditionnelle. À l’origine, la « quantification » était utilisée en ingénierie du signal et de l’information. Elle permet de discrétiser un signal continu en un nombre fini de quantifieurs. En mathématique, le problème de la quantification optimale consiste à trouver la meilleure approximation d’une distribution continue d’une variable aléatoire par une loi discrète avec un nombre fixé de quantifieurs. Initialement utilisée pour des signaux univariés, la méthode a été étendue au cadre multivarié et est devenue un outil pour résoudre certains problèmes en probabilités numériques. Le but de cette thèse est d’appliquer la quantification optimale en norme Lp à l’estimation des quantiles conditionnels. Différents cas sont abordés : covariable uni- ou multidimensionnelle, variable dépendante uni- ou multivariée. La convergence des estimateurs proposés est étudiée d’un point de vue théorique. Ces estimateurs ont été implémentés et un package R, nommé QuantifQuantile, a été développé. Leur comportement numérique est évalué sur des simulations et des données réelles. / One of the most common applications of nonparametric techniques has been the estimation of a regression function (i.e. a conditional mean). However it is often of interest to model conditional quantiles, particularly when it is felt that the conditional mean is not representative of the impact of the covariates on the dependent variable. Moreover, the quantile regression function provides a much more comprehensive picture of the conditional distribution of a dependent variable than the conditional mean function. Originally, the “quantization” was used in signal and information theories since the fifties. Quantization was devoted to the discretization of a continuous signal by a finite number of “quantizers”. In mathematics, the problem of optimal quantization is to find the best approximation of the continuous distribution of a random variable by a discrete law with a fixed number of charged points. Firstly used for a one-dimensional signal, the method has then been developed in the multi-dimensional case and extensively used as a tool to solve problems arising in numerical probability. The goal of this thesis is to study how to apply optimal quantization in Lp-norm to conditional quantile estimation. Various cases are studied: one-dimensional or multidimensional covariate, univariate or multivariate dependent variable. The convergence of the proposed estimators is studied from a theoretical point of view. The proposed estimators were implemented and a R package, called QuantifQuantile, was developed. Numerical behavior of the estimators is evaluated through simulation studies and real data applications.

Les applications les plus courantes des méthodes non paramétriques concernent l'estimation d'une fonction de régression (i.e. de l'espérance conditionnelle). Cependant, il est souvent intéressant de modéliser les quantiles conditionnels, en particulier lorsque la moyenne conditionnelle ne permet pas de représenter convenablement l'impact des covariables sur la variable dépendante. De plus, ils permettent d'obtenir des graphiques plus compréhensibles de la distribution conditionnelle de la variable dépendante que ceux obtenus avec la moyenne conditionnelle. A l'origine, la "quantification" était utilisée en ingénierie du signal et de l'information. Elle permet de discrétiser un signal continu en un nombre fini de quantifieurs. En mathématique, le problème de la quantification optimale consiste à trouver la meilleure approximation d'une distribution continue d'une variable aléatoire par une loi discrète avec un nombre fixé de quantifieurs. Initialement utilisée pour des signaux univariés, la méthode a été étendue au cadre multivarié et est devenue un outil pour résoudre certains problèmes en probabilités numériques.Le but de cette thèse est d'appliquer la quantification optimale en norme Lp à l'estimation des quantiles conditionnels. Différents cas sont abordés :covariable uni- ou multidimensionnelle, variable dépendante uni- ou multivariée. La convergence des estimateurs proposés est étudiée d'un point de vue théorique. Ces estimateurs ont été implémentés et un package R, nommé QuantifQuantile, a été développé. Leur comportement numérique est évalué sur des simulations et des données réelles. / One of the most common applications of nonparametric techniques has been the estimation of a regression function (i.e. a conditional mean). However it is often of interest to model conditional quantiles, particularly when it is felt that the conditional mean is not representative of the impact of the covariates on the dependent variable. Moreover, the quantile regression function provides a much more comprehensive picture of the conditional distribution of a dependent variable than the conditional mean function. Originally, the "quantization'" was used in signal and information theories since the fifties. Quantization was devoted to the discretization of a continuous signal by a finite number of "quantizers". In mathematics, the problem of optimal quantization is to find the best approximation of thecontinuous distribution of a random variable by a discrete law with a fixed number of charged points. Firstly used for a one-dimensional signal, themethod has then been developed in the multi-dimensional case and extensively used as a tool to solve problems arising in numerical probability.The goal of this thesis is to study how to apply optimal quantization in Lp-norm to conditional quantile estimation. Various cases are studied: one-dimensional or multidimensional covariate, univariate or multivariate dependent variable. The convergence of the proposed estimators is studied from a theoretical point of view. The proposed estimators were implemented and a R package, called QuantifQuantile, was developed. Numerical behavior of the estimators is evaluated through simulation studies and real data applications. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Les écarts communément observés entre les prévisions de consommations énergétiques et les performances réelles des bâtiments limitent le développement des projets de construction et de réhabilitation. La garantie de performance énergétique (GPE) a pour vocation d’assurer des niveaux de consommations maximaux et donc de sécuriser les investissements. Sa mise en place fait cependant face à plusieurs problématiques, notamment techniques et méthodologiques. Ces travaux de thèse se sont intéressés au développement d’une méthodologie pour la GPE associant les outils de simulation énergétique dynamique (SED) à un protocole de mesure et vérification. Elle repose d’abord sur la modélisation physico-probabiliste du bâtiment. Les incertitudes sur les paramètres physiques et techniques, et les variabilités des sollicitations dynamiques sont modélisées et propagées dans la SED. Un modèle de génération de données météorologiques variables a été développé. L’étude statistique des résultats de simulation permet d’identifier des modèles liant les consommations d’intérêt à des facteurs d’ajustement, caractéristiques des conditions d’exploitation. Les méthodes de régression quantile permettent de déterminer le quantile conditionnel des distributions et caractérisent donc conjointement la dépendance aux facteurs d’ajustement et le niveau de risque de l’engagement. La robustesse statistique de ces méthodes et le choix des meilleurs facteurs d’ajustement ont été étudiés, tout comme l’influence des incertitudes sur la mesure des grandeurs d’ajustement en exploitation. Leur impact est intégré numériquement en amont de la méthodologie. Cette dernière est finalement mise en œuvre sur deux cas d’étude : la rénovation de logements, et la construction de bureaux. / Discrepancies between ex-ante energy performance assessment and actual consumption of buildings hinder the development of construction and renovation projects. Energy performance contracting (EPC) ensures a maximal level of energy consumption and secures investment. Implementation of EPC is limited by technical and methodological problems.This thesis focused on the development of an EPC methodology that allies building energy simulation (BES), and measurement and verification (M&V) process anticipation. The building parameters’ uncertainties and dynamic loads variability are considered using a Monte-Carlo analysis. A model generating synthetic weather data was developed. Statistical studies of simulation results allow a guaranteed consumption limit to be evaluated according to a given risk. Quantile regression methods jointly capture the risk level and the relationship between the guaranteed energy consumption and external adjustment factors. The statistical robustness of these methods was studied as well as the choice of the best adjustment factors to consider. The latter will be measured during building operation. The impact of measurement uncertainties is statistically integrated in the methodology. The influence of M&V process accuracy is also examined. The complete EPC methodology is finally applied on two different projects: the refurbishment of a residential building and the construction of a high energy performance office building.

Cette thèse s'intéresse à l'estimation de certaines mesures de risque d'une variable aléatoire réelle Y en présence d'une covariable X. Pour cela, on va considérer que le vecteur (X,Y) suit une loi elliptique. Dans un premier temps, on va s'intéresser aux quantiles de Y sachant X=x. On va alors tester d'abord un modèle de régression quantile assez répandu dans la littérature, pour lequel on obtient des résultats théoriques que l'on discutera. Face aux limites d'un tel modèle, en particulier pour des niveaux de quantile dits extrêmes, on proposera une nouvelle approche plus adaptée. Des résultats asymptotiques sont donnés, appuyés par une étude numérique puis par un exemple sur des données réelles. Dans un second chapitre, on s'intéressera à une autre mesure de risque appelée expectile. La structure du chapitre est sensiblement la même que celle du précédent, à savoir le test d'un modèle de régression inadapté aux expectiles extrêmes, pour lesquels on propose une approche méthodologique puis statistique. De plus, en mettant en évidence le lien entre les quantiles et expectiles extrêmes, on s'aperçoit que d'autres mesures de risque extrêmes sont étroitement liées aux quantiles extrêmes. On se concentrera sur deux familles appelées Lp-quantiles et mesures d'Haezendonck-Goovaerts, pour lesquelles on propose des estimateurs extrêmes. Une étude numérique est également fournie. Enfin, le dernier chapitre propose quelques pistes pour traiter le cas où la taille de la covariable X est grande. En constatant que nos estimateurs définis précédemment étaient moins performants dans ce cas, on s'inspire alors de quelques méthodes d'estimation en grande dimension pour proposer d'autres estimateurs. Une étude numérique permet d'avoir un aperçu de leurs performances / This PhD thesis focuses on the estimation of some risk measures for a real random variable Y with a covariate vector X. For that purpose, we will consider that the random vector (X,Y) is elliptically distributed. In a first time, we will deal with the quantiles of Y given X=x. We thus firstly investigate a quantile regression model, widespread in the litterature, for which we get theoretical results that we discuss. Indeed, such a model has some limitations, especially when the quantile level is said extreme. Therefore, we propose another more adapted approach. Asymptotic results are given, illustrated by a simulation study and a real data example.In a second chapter, we focus on another risk measure called expectile. The structure of the chapter is essentially the same as that of the previous one. Indeed, we first use a regression model that is not adapted to extreme expectiles, for which a methodological and statistical approach is proposed. Furthermore, highlighting the link between extreme quantiles and expectiles, we realize that other extreme risk measures are closely related to extreme quantiles. We will focus on two families called Lp-quantiles and Haezendonck-Goovaerts risk measures, for which we propose extreme estimators. A simulation study is also provided. Finally, the last chapter is devoted to the case where the size of the covariate vector X is tall. By noticing that our previous estimators perform poorly in this case, we rely on some high dimensional estimation methods to propose other estimators. A simulation study gives a visual overview of their performances

Cette thèse de doctorat porte sur la dynamique de l’emploi dans les entreprises et sur la relation entre la dynamique de l’emploi et l’innovation, avec une attention particulière portée sur les entreprises nouvellement créées. Cette thèse conceptualise théoriquement et analyse empiriquement les différents aspects de l’interaction complexe entre le changement technologique et la dynamique de l’emploi, en se concentrant sur les effets hétérogènes des différents types d’innovation sur la croissance de l’emploi. Compte tenu le rôle primordial joué par les nouvelles et jeunes entreprises dans le processus de destruction créatrice et leur apport à la création globale de l’emploi, cette thèse fournit une caractérisation de la contribution nette d’emplois des nouvelles entreprises dans un nombre important de pays, en utilisant des données micro-agrégées issues d’une nouvelle base de données. En outre, elle analyse comment un certain nombre de caractéristiques institutionnelles affectent la création nette d’emplois dans les start-ups, en se concentrant sur les effets hétérogènes des politiques sur les nouvelles entreprises et les entreprises déjà existantes. Cette thèse étudie enfin une caractéristique particulière des lois de distribution des taux de croissance de l’emploi, c’est-à-dire la volatilité de la croissance de l’emploi, que non seulement se révèle être une médiation cruciale des effets des politiques sur la création nette d’emplois, mais a aussi d’importantes implications à la fois micro- et macroéconomiques. / This doctoral thesis focuses on employment dynamics in firms, and on the relationship between employment dynamics and innovation, with a particular focus on the entry process. It conceptualizes theoretically and analyses empirically different aspects of the complex interaction between technical change and employment dynamics, focusing on the heterogeneous effects of different types of innovation on employment growth. In the light of the prominent role of newly-born firms in shaping the creative destruction process and contributing to overall job creation, this thesis provides a characterization of the net job contribution by surviving entrants across a significant number of countries. Using newly collected representative micro-aggregated data, it further analyses whether and how a number of institutional characteristics affect start-ups’ net job creation, focusing on the heterogeneous effects of policies on entrants and incumbents. This thesis finally characterizes a particular feature of the employment growth distributions – employment growth volatility – that not only proves to be crucially mediating the effects of policies on entrants’ net job creation, but also has important micro and macroeconomic implications.

Dans cette thèse, nous étudions des tests du type : (H0) : E [U | X] = 0 p.s. contre (H1) : P {E [U | X] = 0} < 1 où U est le résidu de la modélisation d'une variable Y en fonction de X. Dans ce cadre et pour plusieurs cas particuliers – significativité de variables, régression quantile, données fonctionnelles, modèle single-index –, nous proposons une statistique de test permettant d'obtenir des valeurs critiques issues d'une loi asymptotique pivotale. Dans chaque cas, nous donnons également une méthode de bootstrap appropriée pour les échantillons de petite taille. Nous montrons la consistance envers des alternatives locales – ou à la Pitman – des tests proposés, lorsque ce type d'alternative ne tend pas trop vite vers l'hypothèse nulle. À chaque fois, nous vérifions à partir de simulations sous l'hypothèse nulle et sous une séquence d'hypothèses alternatives que les résultats théoriques sont en accord avec la pratique. / In this thesis, we study test statistics of the form : (H0) : E [U | X] = 0 p.s. contre (H1) : P {E [U | X] = 0} < 1 where U is the residual of some Y modeling with respect to covariates X. In this setup and for several particular cases – significance, quantile regression, functional data, single-index model –, we introduce test statistics that have pivotal asymptotic critical values. For each case, we also give a suitable bootstrap procedure for small samples. We prove the consistency against local – or Pitman – alternatives for the proposed test statistics, when such an alternative does not get close to the null hypothesis too fast. Simulation studies are used to check the effectiveness of the theoretical results in applications.