River streamflow forecasting is traditionally based on real-time measurements of rainfall over catchments and discharge at the outlet and upstream. These data are processed in mathematical models of varying complexity and allow to obtain accurate predictions for short times. In order to extend the forecast horizon to a few days - to be able to issue early warning - it is necessary to take into account the weather forecasts. However, the latter display the property of sensitivity to initial conditions, and for appropriate risk management, forecasts should therefore be considered in probabilistic terms. Currently, ensemble predictions are made using a numerical weather prediction model with perturbed initial conditions and allow to assess uncertainty. <p><p>The research began by analyzing the meteorological predictions at the medium-range (up to 10-15 days) and their use in hydrological forecasting. Precipitation from the ensemble prediction system of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) were used. A semi-distributed hydrological model was used to transform these precipitation forecasts into ensemble streamflow predictions. The performance of these forecasts was analyzed in probabilistic terms. A simple decision model also allowed to compare the relative economic value of hydrological ensemble predictions and some deterministic alternatives. <p><p>Numerical weather prediction models are imperfect. The ensemble forecasts are therefore affected by errors implying the presence of biases and the unreliability of probabilities derived from the ensembles. By comparing the results of these predictions to the corresponding observed data, a statistical model for the correction of forecasts, known as post-processing, has been adapted and shown to improve the performance of probabilistic forecasts of precipitation. This approach is based on retrospective forecasts made by the ECMWF for the past twenty years, providing a sufficient statistical sample. <p><p>Besides the errors related to meteorological forcing, hydrological forecasts also display errors related to initial conditions and to modeling errors (errors in the structure of the hydrological model and in the parameter values). The last stage of the research was therefore to investigate, using simple models, the impact of these different sources of error on the quality of hydrological predictions and to explore the possibility of using hydrological reforecasts for post-processing, themselves based on retrospective precipitation forecasts. <p>/<p>La prévision des débits des rivières se fait traditionnellement sur la base de mesures en temps réel des précipitations sur les bassins-versant et des débits à l'exutoire et en amont. Ces données sont traitées dans des modèles mathématiques de complexité variée et permettent d'obtenir des prévisions précises pour des temps courts. Pour prolonger l'horizon de prévision à quelques jours – afin d'être en mesure d'émettre des alertes précoces – il est nécessaire de prendre en compte les prévisions météorologiques. Cependant celles-ci présentent par nature une dynamique sensible aux erreurs sur les conditions initiales et, par conséquent, pour une gestion appropriée des risques, il faut considérer les prévisions en termes probabilistes. Actuellement, les prévisions d'ensemble sont effectuées à l'aide d'un modèle numérique de prévision du temps avec des conditions initiales perturbées et permettent d'évaluer l'incertitude.<p><p>La recherche a commencé par l'analyse des prévisions météorologiques à moyen-terme (10-15 jours) et leur utilisation pour des prévisions hydrologiques. Les précipitations issues du système de prévisions d'ensemble du Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen-Terme ont été utilisées. Un modèle hydrologique semi-distribué a permis de traduire ces prévisions de précipitations en prévisions d'ensemble de débits. Les performances de ces prévisions ont été analysées en termes probabilistes. Un modèle de décision simple a également permis de comparer la valeur économique relative des prévisions hydrologiques d'ensemble et d'alternatives déterministes.<p><p>Les modèles numériques de prévision du temps sont imparfaits. Les prévisions d'ensemble sont donc entachées d'erreurs impliquant la présence de biais et un manque de fiabilité des probabilités déduites des ensembles. En comparant les résultats de ces prévisions aux données observées correspondantes, un modèle statistique pour la correction des prévisions, connue sous le nom de post-processing, a été adapté et a permis d'améliorer les performances des prévisions probabilistes des précipitations. Cette approche se base sur des prévisions rétrospectives effectuées par le Centre Européen sur les vingt dernières années, fournissant un échantillon statistique suffisant.<p><p>A côté des erreurs liées au forçage météorologique, les prévisions hydrologiques sont également entachées d'erreurs liées aux conditions initiales et aux erreurs de modélisation (structure du modèle hydrologique et valeur des paramètres). La dernière étape de la recherche a donc consisté à étudier, à l'aide de modèles simples, l'impact de ces différentes sources d'erreur sur la qualité des prévisions hydrologiques et à explorer la possibilité d'utiliser des prévisions hydrologiques rétrospectives pour le post-processing, elles-même basées sur les prévisions rétrospectives des précipitations. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Cette thèse, divisée en trois chapitres, contribue à la vaste et récente littérature sur l'évaluation des actifs et la finance climatique. Le premier chapitre contribue à la littérature sur la finance climatique tandis que les deux derniers contribuent à la littérature sur l'évalutaion des actifs. Le premier chapitre analyse comment les politiques environnementales visant à réduire les émissions de carbone affectent les prix des actifs et la consommation des ménages. En utilisant de nouvelles données, je propose une mesure des émissions de carbone du point de vue du consommateur et une mesure du risque de croissance de la consommation de carbone. Les mesures sont basées sur des informations sur la consommation totale et l'empreinte carbone de chaque bien et service. Pour analyser les effets des politiques environnementales, un modèle de risques de long terme est développé dans lequel la croissance de la consommation comprend deux composantes: le taux de croissance de la consommation de carbone et le taux de croissance de la part de la consommation de carbone dans la consommation totale. Ce chapitre soutient que le risque de long terme de la croissance de la consommation provient principalement de la croissance de la consommation de carbone découlant des politiques et des actions visant à réduire les émissions, telles que l'Accord de Paris et la Conférence des Nations Unies sur le changement climatique (COP26). Mon modèle aide à détecter le risque de long terme dans la consommation des politiques climatiques tout en résolvant simultanément les énigmes de la prime de risque et de la volatilité, et en expliquant la coupe transversale des actifs. La décomposition de la consommation pourrait conduire à identifier les postes de consommation les plus polluants et à construire une stratégie d'investissement minimisant ou maximisant un critère environnemental de long terme. Le deuxième chapitre (co-écrit avec René Garcia et Caio Almeida) étudie le rôle des facteurs non linéaires indépendants dans la valorisation des actifs. Alors que la majorité des facteurs d'actualisation stochastique (SDF) les plus utilisés qui expliquent la coupe transversale des rendements boursiers sont obtenus à partir des composantes principales linéaires, nous montrons dans ce deuxième chapitre que le fait de permettre la substitution de certaines composantes principales linéaires par des facteurs non linéaires indépendants améliore systématiquement la capacité des facteurs d'actualisation stochastique de valoriser la coupe transversale des actifs. Nous utilisons les 25 portefeuilles de Fama-French, cinquante portefeuilles d'anomalies et cinquante anomalies plus les termes d'interaction basés sur les caractéristiques pour tester l'efficacité des facteurs dynamiques non linéaires. Le SDF estimé à l'aide d'un mélange de facteurs non linéaires et linéaires surpasse ceux qui utilisent uniquement des facteurs linéaires ou des rendements caractéristiques bruts en termes de performance mesurée par le R-carré hors échantillon. De plus, le modèle hybride - utilisant à la fois des composantes principales non linéaires et linéaires - nécessite moins de facteurs de risque pour atteindre les performances hors échantillon les plus élevées par rapport à un modèle utilisant uniquement des facteurs linéaires. Le dernier chapitre étudie la prévisibilité du rendement des anomalies à travers les déciles à l'aide d'un ensemble de quarante-huit variables d'anomalie construites à partir des caractéristiques de titres individuels. Après avoir construit les portefeuilles déciles, cet article étudie leur prévisibilité en utilisant leurs propres informations passées et d'autres prédicteurs bien connus. Les analyses révèlent que les rendements des portefeuilles déciles sont persistants et prévisibles par le ratio de la valeur comptable sur la valeur de marché de l'entreprise, la variance des actions, le rendement des dividendes, le ratio des prix sur les dividendes, le taux de rendement à long terme, le rendement des obligations d'entreprise, le TED Spread et l'indice VIX. De plus, une stratégie consistant à prendre une position longue sur le décile avec le rendement attendu le plus élevé et à prendre une position courte sur le décile avec le rendement attendu le plus bas chaque mois donne des rendements moyens et un rendement par risque bien meilleurs que la stratégie traditionnelle fondée sur les déciles extrêmes pour quarante-cinq des quarante-huit anomalies. / This thesis, divided into three chapters, contributes to the vast and recent literature on asset pricing, and climate finance. The first chapter contributes to the climate finance literature while the last two contribute to the asset pricing literature. The first chapter analyzes how environmental policies that aim to reduce carbon emissions affect asset prices and household consumption. Using novel data, I propose a measure of carbon emissions from a consumer point of view and a carbon consumption growth risk measure. The measures are based on information on aggregate consumption and the carbon footprint for each good and service. To analyze the effects of environmental policies, a long-run risks model is developed where consumption growth is decomposed into two components: the growth rate of carbon consumption and the growth rate of the share of carbon consumption out of total consumption. This paper argues that the long-run risk in consumption growth comes mainly from the carbon consumption growth arising from policies and actions to curb emissions, such as the Paris Agreement and the U.N. Climate Change Conference (COP26). My model helps to detect long-run risk in consumption from climate policies while simultaneously solving the equity premium and volatility puzzles, and explaining the cross-section of assets. The decomposition of consumption could lead to identifying the most polluting consumption items and to constructing an investment strategy that minimizes or maximizes a long-term environmental criterion. The second chapter (co-authored with René Garcia, and Caio Almeida) studies the role of truly independent nonlinear factors in asset pricing. While the most successful stochastic discount factor (SDF) models that price well the cross-section of stock returns are obtained from regularized linear principal components of characteristic-based returns we show that allowing for substitution of some linear principal components by independent nonlinear factors consistently improves the SDF's ability to price this cross-section. We use the Fama-French 25 ME/BM-sorted portfolios, fifty anomaly portfolios, and fifty anomalies plus characteristic-based interaction terms to test the effectiveness of the nonlinear dynamic factors. The SDF estimated using a mixture of nonlinear and linear factors outperforms the ones using solely linear factors or raw characteristic returns in terms of out-of-sample R-squared pricing performance. Moreover, the hybrid model --using both nonlinear and linear principal components-- requires fewer risk factors to achieve the highest out-of-sample performance compared to a model using only linear factors. The last chapter studies anomaly return predictability across deciles using a set of forty-eight anomaly variables built using individual stock characteristics. After constructing the decile portfolios, this paper studies their predictability using their own past information, and other well-known predictors. The analyses reveal that decile portfolio returns are persistent and predictable by book-to-market, stock variance, dividend yield, dividend price ratio, long-term rate of return, corporate bond return, TED Spread, and VIX index. Moreover, a strategy consisting of going long on the decile with the highest expected return and going short on the decile with the lowest expected return each month gives better mean returns and Sharpe ratios than the traditional strategy based on extreme deciles for forty-five out of forty-eight anomalies.

L’article 33.1 est une disposition du Code criminel qui vise à interdire l’utilisation de la défense d’intoxication extrême à l’encontre d’infractions violentes d’intention générale. La première version de cette disposition avait été ajoutée au Code criminel en 1995 en réaction à l’arrêt Daviault où la Cour suprême avait reconnu pour la première fois que l’état d’intoxication extrême pouvait constituer une défense admissible en droit pénal canadien. En adoptant cette disposition, le Parlement voulait s’assurer que les personnes qui avaient commis des crimes violents d’intention générale ne puissent invoquer leur état d’intoxication pour s’exonérer de leur responsabilité. Pendant plus de 25 ans, cette première version aura force de loi, mais en mai 2022 la Cour suprême rend l’arrêt Brown dans lequel elle déclare son inconstitutionnalité. En moins de six semaines, le Parlement adopte une nouvelle version de l’article 33.1 qui devrait, selon lui, corriger les lacunes de l’ancienne version et combler le vide juridique laissé par sa déclaration d’inconstitutionnalité. L’objet ultime du présent mémoire est donc d’évaluer si le nouveau libellé de l’article 33.1 du Code criminel sera en mesure d’atteindre les objectifs que le Parlement s’était fixés lors de son adoption. / Section 33.1 is a provision of the Criminal Code that is intended to prohibit the use of the defense of extreme intoxication against violent offences of general intent. The first version of this provision was added to the Criminal Code in 1995 in response to Daviault decision, where the Supreme Court recognized for the first time that a state of extreme intoxication could constitute an admissible defense in Canadian criminal law. By adopting this provision, Parliament wanted to ensure that people who had committed violent crimes of general intent could not invoke their state of intoxication to exonerate themselves from their responsibility. For more than 25 years, this first version will have the force of law, but in May 2022, the Supreme Court renders Brown judgement in which it declares its unconstitutionality. In less than six weeks, Parliament adopted a new version of article 33.1 which, in its view, should correct the shortcomings of the old version and fill the legal void left by its declaration of unconstitutionality. The ultimate purpose of this brief if therefore to assess whether the new wording of section 33.1 of the Criminal Code will be able to achieve the objectives that Parliament set for itself when it was adopted.

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

La France et la Côte d’Ivoire sont deux États qui présentent des similitudes dues principalement à leur passé colonial commun ; mais il s’agit également de deux États qui présentent de nombreuses différences tenant notamment à leur niveau de développement. Si les règles de droit fiscal substantiel au sein de chacun de ces deux États permettent d’étudier les exigences de sécurité juridique et les moyens par lesquels elles sont prises en compte, c’est en réalité la pratique processuelle qui révèle de manière plus substantielle l’effectivité de cette prise en compte. Au demeurant, la problématique de la sécurité juridique n’est bien souvent réduite qu’aux seules exigences d’accessibilité, de stabilité ou de prévisibilité de la norme. Ce qui témoigne au fond d’une approche partielle de l’exigence de sécurité juridique tendant à en limiter l’étude à la qualité formelle et à l’évolution temporelle des actes juridiques. La prise en compte d’une pluralité de systèmes juridiques différents révèle cependant que la notion de sécurité juridique ne ramène pas nécessairement à un contenu univoque. En effet, l’insécurité juridique ne s’exprimant pas toujours en des termes identiques d’un cadre juridique à un autre, la sécurité juridique pourrait se révéler polysémique, voire antinomique, d’un système juridique et fiscal à un autre. Ainsi donc, au-delà de la norme, la sécurité juridique s’applique également au cadre et au système juridique ainsi qu’à la pratique juridique et juridictionnelle. La sécurité juridique apparaît donc, en droit fiscal, comme l’expression de la fiabilité d’un cadre et d’un système juridiques et fiscaux, à travers des normes de qualité offrant une garantie d’accessibilité et d’intelligibilité ainsi que des moyens pour le contribuable de bâtir des prévisions ou donner satisfaction à celles légitimement bâties. En outre, au-delà du cadre imposé par la présente thèse, il convient d’aborder la problématique de la sécurité juridique dans une approche moins restrictive, afin de ne point en occulter les aspects historiques, philosophiques, sociologiques et juridiques essentiels à une étude d’ensemble de la question. / France and Côte d'Ivoire are two countries with similarities mainly due to their common colonial past; but they are also two countries with many differences especially due to their level of development. While the rules of substantive tax law within each of these two countries make it possible to study the requirements of legal certainty and the means whereby they are taken into account, it is actually the procedural practice that reveals more substantively the effectiveness of this consideration. It should also be noted that the issue of legal certainty is often reduced to the only requirements of accessibility, stability or predictability of the standard. This actually reflects a partial approach to the requirements of legal certainty that tends to limit its study to the formal quality and the temporal evolution of legal acts. Taking into account a plurality of different legal systems, however, reveals that the concept of legal certainty does not necessarily lead to an unequivocal content. Indeed, since legal certainty is not always expressed in identical terms from one legal framework to another, legal certainty could prove to be polysemic, or even antinomic, from one legal and fiscal system to another. Thus, beyond the norm, legal certainty also applies to the legal framework and system as well as to the legal and judicial practice. Legal certainty thus, appears in tax law, as an expression of the reliability of a legal and fiscal framework and system, through quality standards, offering a guarantee of accessibility and intelligibility, as well as means for the taxpayer to build predictions or satisfy those legitimately built. Moreover, beyond the framework imposed by the present dissertation, it is important to deal with the problem of legal certainty in a less restrictive way, so as not to obscure the historical, philosophical, sociological and legal aspects essential to a holistic study of the issue.