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Impact des institutions sur les politiques et stratégies de lutte contre la corruption et de promotion de la bonne gouvernance : Cas de la Guinée

Date : Jeudi | 2024-02-08 Ă  12h30
Lieu : Salle des thèses

Lien TEAMS : Cliquer ici pour rejoindre le séminaire doctorant du LÉO

Saikou Amadou DIALLO (LEO, Université d’Orléans - ANLCPBG Guinée Conakry)

Le développement de politiques publiques et de stratégies nationales dans les pays en développement est essentiellement basé sur la volonté des décideurs politiques. De même, la faiblesse des institutions dans ces pays nécessite la construction/reconstruction d’institutions stables et pérennes. Ainsi, l’utilisation des données, des faits est prépondérante dans les prises de décisions et dans le développement des politiques nationales sur des thèmes aussi important que la lutte contre la corruption et la promotion de la bonne gouvernance. Dans le cadre de cette thèse, une enquête sur l’utilisation des paiements électroniques et une autre sur la perception de la corruption ont été réalisées en Guinée. Les résultats de ces enquêtes permettront d’évaluer l’impact de la construction d’institutions stables et pérennes sur la lutte contre la corruption dans les pays en développement. De même, les résultats permettront d’évaluer l’impact de la digitalisation notamment les paiements électroniques ainsi que l’inclusion financière sur la réduction de la corruption. Enfin, l’impact des bonnes pratiques de gouvernance sur le développement socio - économique de la Guinée sera evalué.

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Recommender Systems Unplugged: Effects of explaining algorithmic recommendations in music consumption, an experimental approach

Date : Jeudi | 2024-02-01 Ă  12h30
Lieu : Salle des thèses

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Julien M'BARKI (Chaire PcEn, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne)

Music streaming services make massive use of algorithms in their music recommender systems (MRS) to guide users to tracks they are likely to enjoy. However, the black-box nature of these algorithms makes them difficult for users to understand, both in terms of how they work and the music they predict. The field of explainable AI (XAI), and in particular its “explanation” side, has emerged to make the uses of AI (including MRSs) more comprehensible to users. This paper aims to observe, using an experimental method, whether the explanation of an MRS algorithm induces a change in listening behavior on music streaming services. In a theoretical framework, we model two types of users' behaviors, namely “study” and “browse” behaviors. We then test in the lab the explanation effects on these behaviors by explaining two simplified MRSs, taking into account only certain music recommendation criteria.

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First-year PhD. Students Presentation

Date : Jeudi | 2023-01-25 Ă  12h30
Lieu : Salle B.103

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S P E C I A L       S E S S I O N

 

Three new PhD. Students from the LEO (Université d'Orléans) will present their thesis projects. Each of them will give a 15 minutes presentation followed by a 15 minutes discussion :

  • Alexandra Amani (Econometrics Team)
  • Anne-CĂ©cile Baptiste Giuliana (International Economics/Sustainable Development Team)
  • Flavien Vilbert (Macro/Finance Team)

 

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To Inspire and to Inform: The Role of Role Models 

Date : Mardi | 2024-01-23 Ă  12h30
Lieu : Salle des thèses

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Sudipta SARANGI (Virginia Polytechnic Institute and State University)

 

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Managing a Lazy Investment: Being Actively Passive

Date : Jeudi | 2024-01-18 Ă  12h30
Lieu : Salle B103

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Indigo JONES (LEO, Université d’Orléans)

While passively managed financial instruments do not require intervention from their investors, some investors actively manage them anyway. To understand why and how we use a novel micro-level dataset of 6,247 robo-advisor clients who made 9,250 changes to their investment portfolios between 2015 and 2022. Micro-level demographic and financial variables as well as macro-level market returns and volatility are factors in the decision to change one's passively managed portfolio. In addition, how these changes affected investors' returns are studied. A counterfactual test showed that on average accounts which adjusted their portfolio allocation outperformed identical hypothetical accounts in which no changes were made, but this result was not replicated in the field using a more constrained dataset including only realized gains (i.e., closed accounts).

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« 29th International Panel Data » Conference

Date : July 4&5, 2024
Lieu : University of Orléans

Organisateur(s) : LÉO

The aim of the conference is to bring together economists, econometricians, statisticians and social scientists using panel data for their applied and/or theoretical research. The conference provides an active forum for researchers to discuss their findings from theoretical or empirical viewpoints, seek feedback, exchange ideas for future research and promote active collaboration in all areas of panel data analysis. The International Panel Data Conference started in 1977.

 

Keynotes Speakers :

  • Marine Carrasco, University of Montreal

  • Serena Ng, Columbia University

  • Hashem Pesaran, Cambridge University & University Of Southern California

  • Olivier Scaillet, University of Geneve

 

Important dates :
  • Submission deadline: March 1st, 2024
  • Notification of acceptance: March 31th, 2024
  • Opening registration: April 1st, 2024
  • Registration deadline for presenters’: April 30th, 2024
  • Registration deadline for attendees’: May 20th, 2024

 

Local Organizing Committee - Coordinator :
  • Christophe HURLIN, Full Professor
  • Marcel VOIA, Full Professor
  • Cristina STRANGO, PhD Student

 

Contact :

admin@ipdc2024.org

 

Website Conference
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