Dossier de candidature à un poste d enseignant-chercheur
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- Henriette Pothier
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1 Hugo HARARI-KERMADEC Né le 29 février 1980 à Paris, de nationalité française Coordonnées professionnelles Laboratoire de Statistique CREST Timbre J340 3 av. Pierre Larousse Malakoff harari@ensae.fr Coordonnées personnelles 9 rue de Charonne Paris Dossier de candidature à un poste d enseignant-chercheur TABLE DES MATIERES Curriculum vitæ Page 2 Communications écrites et orales Page 3 Activités de recherche Page 4 Activités d enseignement Page 5 Résultats obtenus et perspectives Page 6 PIECES ANNEXES Diplôme de Doctorat Rapport du jury de thèse Rapport de Y. Kitamura et de M. Broniatowski Lettre de Recommandation de P. Bertail Lettre de Recommandation de M. Wschebor Lettre de Recommandation de D. Picard Lettre de Recommandation d E. Gautherat Principaux résultats Pièce d identité 1
2 CURRICULUM VITÆ Cursus professionnel ATER à Paris-Dauphine. Chercheur au Ceremade, Paris-Dauphine et au LS, CREST Moniteur à Paris VII et Allocataire à Paris X. Doctorant au Corela, INRA et au LS, CREST Fonctionnaire stagiaire à l ENS-Cachan Formation Thèse : Vraisemblance empirique généralisée et estimation semi-paramétrique soutenue le 5 décembre 2006, à Paris X Nanterre, sous la direction de P. Bertail DEA : Statistique et modèles aléatoires en économie et en finances à Paris VII. Mémoire Statistique et économie de la consommation au CORELA, INRA, sous la direction de Patrice Bertail entre juin et septembre Maîtrise de Mathématiques à Paris VII. Mémoire Financement des retraites à la Maison des Sciences Economiques sous la direction de Bertrand Wigniolle en juillet Licence de Mathématiques et Informatique à l ENS-Cachan Concours : Admis à l Ecole Polytechnique l ENS Cachan l ENS Lyon Intègre l ENS Cachan Langues Espagnol Anglais Arabe Bilingue Courant Débutant Domaines de recherche Statistique semi-paramétrique, Inégalités exponentielles, Divergences, Chaînes de Markov, Risque alimentaire, Econométrie Programmation LaTeX, Maple, Matlab, R, SAS, Gauss, Mathematica, 2
3 COMMUNICATIONS ECRITES ET ORALES Publications Divergence empirique et vraisemblance empirique généralisée, avec Patrice Bertail et Denis Ravaille, Annales d économie et de statistique. Using Empirical Likelihood to Combine Data, Application to Food Risk Assessment, avec Amélie Crépet et Jessica Tressou, Biometrics. On the Use of Empirical Likelihood for Non-Gaussian Clutter Covariance Matrix Estimation, avec Frédéric Pascal, proceedings de 2008 IEEE Radar Conference. Simulating spot electricity prices with regenerative blocks, avec Matthieu Cornec, proceedings de IASTED ASM Regenerative Block Empirical Likelihood, soumis. Exponential bounds for self-normalized, cosigné avec Patrice Bertail et Emmanuelle Gauthérat, soumis. The empirical likelihood: an alternative for signal processing estimation, cosigné avec Frédéric Pascal et Pascal Larzabal, soumis. IDEAL : A non parametric method estimating penetrance function and correcting for ascertainment, cosigné avec Flora Alarcon et Catherine Bonaïti- Pellié, soumis. Document de travail Ideal body weight and social norms: evidence from French data using generalized empirical likelihood, cosigné avec Fabrice Etilé. Document de travail du CORELA. Empirical -Discrepancies and Quasi-Empirical Likelihood : Exponential Bounds, cosigné avec Patrice Bertail et Emmanuelle Gauthérat. Document de travail du CREST n Participation à des projets de recherche répondant à des appels d offres publics Estimation de l impact de l information sanitaire et nutritionnelle sur les comportements alimentaires à partir des données issues d INCA, , pour la Direction Générale de l Alimentation (DGAL). Analyses secondaires de l'enquête décennale de l'insee sur la santé et les soins médicaux, 2006, dans le cadre de l Appel à projet de recherche Drees-MIRe. 3
4 Principales communications orales 2008 ERCIM Workshop (Neuchâtel, Suisse). Regenerative block empirical likelihood for Markov chains Séminaire de Probabilités-Statistiques (Paris XIII). Vraisemblance empirique généralisée et bornes exponentielles. Séminaire FIME (Paris-Dauphine). Blocs pseudo-régénératifs pour la simulation de courbes de prix de l électricité. Séminaire R&D EDF (Clamart). Blocs pseudo-régénératifs pour la simulation de courbes de prix de l électricité. Order statistical data and inequalities (Amman, Jordanie). Quasi-empirical likelihood : exponential bounds. Séminaire de Mathématiques Appliquées du Laboratoire J. Leray (Nantes). Vraisemblance empirique généralisée et bornes exponentielles. Séminaire du SATIE, ENS-Cachan. Vraisemblance empirique pour l estimation d une matrice de variance-covariance en signal. Séminaire de l unité 535, INSERM (Villejuif). Vraisemblance empirique pour l estimation d une fonction pénétrance IMS annual Meeting (Rio de Janeiro, Brésil). Quasi-empirical likelihood. Lauréat du LAHA Award de l IMS. Colloque des Jeunes probabilistes et statisticiens (Aussois, France). Vraisemblance Empirique 2005 European Meeting of Statisticians (Oslo, Norvège). Empirical energy minimizers : exponential bounds. Journées des Jeunes Chercheurs du département de Sciences Sociales de l INRA (Toulouse, France). Vraisemblance Empirique Groupe de travail «Divergence-Entropie» de Paris 6. Dualité dans les espaces de Orlicz et optimisation convexe. 6th joint IMS/Bernoulli world congress (Barcelone, Espagne). Empirical energy minimizers. 4
5 ACTIVITES DE RECHERCHE J ai bénéficié au cours de ma thèse d un double rattachement, à un laboratoire de recherche fondamentale en statistique, le Laboratoire de Statistique (LS) du Centre de Recherche en Economie et Statistique (CREST), et à un laboratoire de recherche finalisée, le Laboratoire de Recherche sur la Consommation (CORELA) de l Institut National de la Recherche Agronomique (INRA). Depuis la fin de ma thèse, je suis ATER à l université Paris-Dauphine, au sein du CEREMADE. Laboratoire de Statistique du CREST Le CREST est le centre de recherche du ministère des finances, lié à l ENSAE et à l INSEE. Au sein du Laboratoire de Statistique, j ai effectué mon travail de thèse sous la direction de P. Bertail. J ai collaboré avec E. Gauthérat sur les propriétés à distance finie des divergences empiriques et avec M. Cornec sur une application à la simulation de prix de l électricité. Le cadre de travail au LS m a permis de présenter mes travaux devant des mathématiciens confirmés, en Statistique et en Finance, et d assurer des enseignements à l ENSAE (niveau équivalent à une école d ingénieur) et une formation à l INSEE. Laboratoire de Recherche sur la Consommation Le CORELA fait partie du centre de Paris de l INRA et répond à de nombreux appels d offres publics. J ai eu l occasion de participer à deux d entre eux (DGAL et Drees-MIRe). Le cadre du CORELA m a également permis d échanger avec les membres du laboratoire économistes, sociologues, démographes et historiens. Une collaboration avec un économiste, F. Etilé, est ainsi à l origine d un document de travail sur une application de la vraisemblance empirique à l étudier les problèmes de surpoids et d obésité. J ai également participé à des réunions avec des intervenants extérieurs, nutritionnistes, responsables de politique publique de santé et enquêteurs publics ou privés. J ai ainsi été amené à présenter mes travaux devant des publics nonspécialistes, dans le cadre du séminaire du laboratoire et aux Journées Jeunes Chercheurs du département de Sciences sociales de l INRA. Centre De Recherche en Mathématiques de la Décision Le CEREMADE est le laboratoire de mathématiques appliquées de l Université Paris-Dauphine. Il comprend une équipe de Statistiques et Probabilités. L insertion dans cette équipe m a permis de me familiariser avec d autres aspects de la Statistique (comme la Statistique Bayesienne), au travers des enseignements que j assure. Des collaborations débutent, en particuliers avec J. Rousseau et I. Gentil. 5
6 Autres collaborations INRA U535 INSERM SATIE Ens-Cachan Les thématiques du CORELA (consommation alimentaire) sont proches de celles de l unité Métarisk (également à l INRA), qui s intéresse aux risques liés à l agro-alimentaire. Une collaboration avec J. Tressou et A. Crépet a débouchée sur un article sur le risque de contamination au méthylmercure par consommation de produit de la mer. Cet article est accepté pour publication dans Biometrics. C. Bonaïti-Pellié et F. Alarcon travaillent sur des méthodes d estimation dans le cadre de l épidémiologie génétique. La vraisemblance empirique semble un outils adapté à l étude de ces problèmes. Un premier article sur ce sujet est soumis. Le Traitement du Signal fait de plus en plus souvent appel aux outils de la Statistique. Avec P. Larzabal et F. Pascal, nous nous efforçons d étudier l intérêt de la vraisemblance empirique pour cette discipline. Ce travail a donné lieu à un proceeding de conférence à comité de lecture et à un article en cours de révision. ADMINISTRATION DE LA RECHERCHE Séminaire Parisien de Statistique J assure depuis la rentrée 2007 la coordination du Séminaire Parisien de Statistique, séminaire mensuel qui se tient à l Institut Henry Poincaré (IHP). Le séminaire est organisé par les différents laboratoires de Statistique parisiens. Il réunit une cinquantaine de statisticiens et accueille régulièrement des invités étrangers prestigieux. Reviews Reviews le Journal of the Royal Society of Statistics, serie B. 6
7 ACTIVITES D ENSEIGNEMENT Université de Reims Cours d Econométrie I et TP sous SAS en M2 (20 étudiants, 20 heures) (Modèles linéaires et procédures statistiques sous SAS) Cours d Econométrie II et TP sous SAS en M2 (15 étudiants, 20 heures) (Données qualitatives et de survie, censure et procédures statistiques sous SAS) Paris-Dauphine Cours de remise à niveau en Statistique en L3 (30 étudiants, 9 heures) (Rappels de Probabilité et de Statistique) Cours/TP de méthode de Monte-Carlo sous R en L3 (30 étudiants, 39 heures) (acceptation-rejet, Monte-Carlo et programmation sous R) TD de Statistique II et TP sous SAS en M1 (2*30 étudiants, 2*39 heures) (Test, Statistique bayesienne, modèles linéaires et procédures sous SAS) Cours d Econométrie, TD et TP sous Eviews en L3 (30 étudiants, 39 heures) (Modèles linéaires, séries temporelles et estimation sous Eviews) Université de Reims Cours d Econométrie II et TP sous SAS en M2 (10 étudiants, 20 heures) (Données qualitatives et de survie, censure et procédures statistiques sous SAS) ENSAE TD de Statistique avancée en M1 (12 étudiants, 10 heures) (Théorie des tests, estimation non paramétrique, GMM) Formation continue en Mathématiques niveau L1 (15 agents INSEE, 8 heures) (Nombres complexes, suites numériques) TD d Analyse fonctionnelle et convexe en L3 (18 étudiants, 26 heures) (Topologie, espaces de Banach et de Hilbert, analyse convexe) Paris VII Suivi de projets en L1 (20 étudiants, 64 heures) Direction de groupe de 2 à 4 étudiants sur des projets scientifiques 7
8 ENSAE TD de Statistique avancée en M1 (12 étudiants, 10 heures) (Théorie des tests, estimation non paramétrique, GMM) TD d Analyse fonctionnelle et convexe en L3 (18 étudiants, 26 heures) (Topologie, espaces de Banach et de Hilbert, analyse convexe) Paris VII TD de Mathématiques en L2 (25 étudiants, 64 heures) (Algèbre bilinéaire, Calcul différentiel, Topologie, Intégrales à paramètre) ENSAE TD de Statistique en M1 (25 étudiants, 20 heures) (Estimation, vraisemblance, statistique bayesienne, introduction aux tests) TD d Analyse fonctionnelle et convexe en L3 (18 étudiants, 26 heures) (Topologie, espaces de Banach et de Hilbert, analyse convexe) CPGE TP de programmation scientifique sous Maple (15 étudiants, 60 heures) (Cours de programmation, calcul scientifique en Mathématiques et Physique) CPGE TP de programmation scientifique sous Maple (15 étudiants, 60 heures) (Cours de programmation, calcul scientifique en Mathématiques et Physique) Paris-Dauphine Cours/TD de Statistiques et Probabilité en L1 (20 étudiants, 60 heures) (Dénombrement, probabilité, statistiques descriptives, désaisonnalisation) 8
9 RESUME DE LA THESE ET PERSPECTIVES Résumé de la thèse Vraisemblance empirique généralisée et estimation semi-paramétrique La vraisemblance empirique est une méthode d'estimation inspirée de la vraisemblance classique, mais s'affranchissant du choix d'une famille paramétrique de lois. Cette méthode semi-paramétrique consiste à maximiser la vraisemblance d'une loi ne chargeant que les données et permet de construire des régions de confiance lorsque le paramètre d'intérêt est défini à partir de contraintes de moments. Dans cette thèse, nous généralisons la méthode de vraisemblance empirique à une vaste gamme de méthodes de divergence empirique. Nous montrons que l on peut obtenir des résultats non asymptotiques originaux (des bornes exponentielles explicites) pour certaines divergences. Nous proposons également une adaptation de la vraisemblance empirique aux chaînes de Markov. Enfin, nous nous intéressons à deux applications : l estimation d un indice du risque d exposition au méthylmercure, en combinant les diverses sources de données disponibles, et l étude du rôle de la norme sociale sur le surpoids et l obésité. Composition du jury de thèse Présidente Dominique Picard Université Paris VII Rapporteurs Yuichi Kitamura Yale University Michel Broniatowski Université Paris VI Examinateurs Christian Léonard Université Paris X Jean-Marc Robin Université Paris I Directeur Patrice Bertail Université Paris X Recherche en cours Application des méthodes de divergences empiriques pour l estimation de la pénétrance d une maladie génétique, en présence de biais de sélection. Application des méthodes de divergences empiriques pour l estimation sous contrainte d une matrice de variance-covariance, pour des données radars. Application des méthodes de divergences empiriques à des données dépendantes, pour simuler des séries de prix de l électricité. Puissance de la méthode de vraisemblance empirique pour des chaînes de Markov. Extension de la méthode au cas récurrent nul. Perspectives Bornes exponentielles en présence de paramètres de nuisance. Construction de tests basés sur les divergences empiriques. Méthodes de divergences empiriques en présence de contraintes conditionnelles, pour l estimation de modèles économétriques nécessitant une instrumentation. 9
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