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La synthèse dans un verre d'agrégats métalliques ou semiconducteurs permet l'étude de leurs<br />propriétés intrinsèques et la réalisation de dispositifs pour l'optoélectronique. L'implantation ionique per-<br />met en principe de s'affranchir des limites de solubilité, mais permet-elle un contrôle de la densité, la taille<br />moyenne et de la distribution de tailles des agrégats réalisés ? Nous avons étudié les effets de l'implantation :<br />écart à l'équilibre thermodynamique, et dépôt d'énergie générateur de porteurs (électrons et trous) chargés.<br />Nous montrons l'importance de l'oxydoréduction due au passage et à l'arrêt des ions, et faisons varier la<br />densité d'énergie déposée pour induire des conditions réductrices favorables à la précipitation d'agrégats<br />métalliques. Le mécanisme d'agrégation de Ag dans le verre est analogue à celui de la photographie. Nous<br />avons ensuite étudié la croissance d'agrégats de semiconducteurs composés - les chalcogénures de plomb<br />(PbS, PbSe, PbTe), aux propriétés optiques intéressantes. Nous mettons en évidence les effets complexes de<br />la chimie redox des chalcogènes, et leur lien avec la perte de contrôle de la croissance d'agrégats synthétisés<br />après implantation séquentielle de Pb et S. Nous développons une nouvelle synthèse contrôlée d'agrégats de<br />PbS consistant, avant recuit, à implanter du soufre dans des verres au Pb. Le choix de la composition du<br />verre permet de contrôler la croissance, et l'implantation de S permet d'atteindre des fractions volumiques<br />importantes. Les propriétés d'émission optique de ces agrégats dans l'infrarouge (vers 1,5 µm) font appa-<br />raître une section efficace d'excitation très importante et l'existence d'un niveau d'"exciton noir".

Dans ce mémoire, j'estime de manière non-paramétrique des résultats comparables à ceux obtenus par Dominitz dans son papier intitulé : "Estimation of Income Expectations Models Using Expectations and Realization Data". Dans celui-ci, Dominitz estime la moyenne et l'écart-type du revenu anticipé. Pour ce faire, il interroge d'abord chaque individu afin qu'ils révèlent des points sur leur distribution de revenu anticipé. Par la suite, pour chaque répondant, il trouve la distribution log-normale qui correspond à leurs points révélés. Finalement, il estime la moyenne et l'écart-type de chacune des distributions. L'hypothèse que la distribution est de type log-normale pour tous les individus est problématique. Elle peut biaiser l'estimation de la moyenne et de l'écart-type, dans le cas où la fonction de distribution n'est pas réellement de type log-normale. Dans cette optique, ce mémoire présente de nouvelles estimations obtenues en appliquant une méthode qui ne suppose aucune forme de distribution spécifique pour les individus. Ces nouvelles estimations permettent de découvrir une relation non observée par Dominitz. Soit une relation négative entre le revenu réalisé pendant l'année et le degré d'incertitude des participants face à leur anticipation. Ce qui signifie qu'en moyenne les personnes ayant des revenus plus élevés prétendent connaître plus précisément quel sera leur revenu des 12 prochains mois que les autres répondants.

Le but de ce mémoire de maîtrise est de décrire les propriétés de la loi double Pareto-lognormale, de montrer comment on peut introduire des variables explicatives dans le modèle et de présenter son large potentiel d'applications dans le domaine de la science actuarielle et de la finance. Tout d'abord, nous donnons la définition de la loi double Pareto-lognormale et présentons certaines de ses propriétés basées sur les travaux de Reed et Jorgensen (2004). Les paramètres peuvent être estimés en utilisant la méthode des moments ou le maximum de vraisemblance. Ensuite, nous ajoutons une variable explicative à notre modèle. La procédure d'estimation des paramètres de ce mo-\\dèle est également discutée. Troisièmement, des applications numériques de notre modèle sont illustrées et quelques tests statistiques utiles sont effectués. / The purpose of this Master's thesis is to describe the double Pareto-lognormal distribution, show how the model can be extended by introducing explanatory variables in the model and present its large potential of applications in actuarial science and finance. First, we give the definition of the double Pareto-lognormal distribution and present some of its properties based on the work of Reed and Jorgensen (2004). The parameters could be estimated by using the method of moments or maximum likelihood. Next, we add an explanatory variable to our model. The procedure of estimation for this model is also discussed. Finally, some numerical applications of our model are illustrated and some useful statistical tests are conducted.