Bribery vs. Extortion: Allowing the Lesser of two Evils

Rewards to prevent supervisors from accepting bribes create incentives for extortion. This raises the question whether a supervisor who can engage in bribery and extortion can still be useful in providing incentives. By highlighting the role of team work in forging information, we present a notion of soft information that makes supervision valuable. We show that a fear of inducing extortion may make it optimal to allow bribery, but extortion is never tolerated. Even though both increase incentive cost, extortion penalizes the agent after “good behavior”, while bribery penalizes the agent after “bad behavior”. Since bribery occurs when a violation is detected, the bribe is a penalty for “bad behavior”, and helps somewhat in providing incentive. We find that extortion is a more serious issue when incentives are primarily based on soft information, when the agent has a greater bargaining power while negotiating an illegal payment, or when the agent has weaker outside opportunities. Our analysis provides explanations why extortion may be less of a problem in developed countries.monitoring, corruption, collusion, bribery, extortion, framing

Détection et classification d'événements en représentation multidimensionnelle. Application sur l'EMG utérin

L'EMG utérin peut être représenté par un processus AR où plusieurs événements sont superposés. Dans ce cas, la détection peut être faite en utilisant des algorithmes de détection classiques. Cependant, l'algorithme de classification doit prendre en compte les formes spécifiques de ces événements superposés. Dans ce travail, la classification est basée sur la décomposition multi-échelle et sur le test multihypothèse. Après détection utlisant le modèle AR adaptatif, le signal est décomposé en plusieurs échelles et classifié suivant une matrice de variance-covariance calculée à partir de la décomposition multiéchelle. Cet approche aboutit à deux retards différents pour la détection et la classification. Ils dépendent du seuil de détection et du temps d'estimation de la matrice de variance covariance, respectivement

Carlo Giacinto Fontana (1699-1776), un erudito notaio valtellinese

International audienceLa détection et la segmentation de changement sont les premières étapes dans beaucoup d'applications en traitement des signaux. La plupart des algorithmes de segmentation sont basés sur la théorie de détection et des tests statistiques d'hypothèse. Quand les paramètres des hypothèses sont connus, les chercheurs utilisent un algorithme efficace appelé algorithme CUSUM pour résoudre le problème de la détection. Cet algorithme est basé sur le rapport de logarithme de vraisemblance. L'algorithme de CUSUM est optimal car il optimise le retard à la détection quand le temps moyen entre fausses alarmes tend vers l'infini. Dans beaucoup d'applications, les modifications peuvent affecter l'énergie, la fréquence ou ces deux paramètres en même temps. La détection d'un changement fréquentiel peut être effectuée en utilisant l'algorithme de CUSUM appliqué sur les innovations d'un modèle AR. Les coefficients AR contiennent des informations sur le contenu spectral du signal. Dans la plupart d'applications, les paramètres des hypothèses à détecter sont souvent inconnus et d'autres algorithmes doivent être appliqués pour la détection des changements. Ces algorithmes sont basés sur le calcul d'une somme cumulative dynamique (DCS) du rapport de logarithme de vraisemblance entre deux hypothèses localement estimées. L'estimation de ces hypothèses se fait à chaque instant t en utilisant deux fenêtres glissantes avant et après le temps courant t. La première partie de cet article fournit une vue globale de l'algorithme CUSUM, en se concentrant sur l'algorithme de somme cumulée dynamique. On présentera les propriétés et limites principales de DCS. Ensuite on propose un nouvel algorithme de détection utilisée pour résoudre ces problèmes. Une méthode automatique pour calculer les seuils est également présentée. On montrera ensuite quelques résultats après application de ces méthodes sur les signaux EMG posturaux