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Être capable d’évaluer le risque de conflit au niveau local est crucial pour prévenir la violence ou pour atténuer ses conséquences. Cet article développe une nouvelle approche pour prédire l’occurrence d’évènements de conflit à partir de données historiques sur la violence. Il adapte la méthodologie développée dans Tapsoba (2018) pour mesurer le risque de violence dans l’espace et le temps à la prédiction des conflits. La violence est modélisée comme un processus stochastique avec une distribution sous-jacente inconnue. Chaque évènement conflictuel observé sur le terrain est interprété comme une réalisation aléatoire de ce processus et sa distribution sous-jacente est estimée en utilisant des méthodes d’estimation par noyau dans un espace en trois dimensions. Les paramètres de lissage optimaux sont estimés pour maximiser la vraisemblance des futurs évènements de conflit. Une illustration des gains pratiques (en termes de performances de prévision) de cette nouvelle méthodologie par rapport aux modèles standards auto-régressifs est présentée à partir des données de la Côte d’Ivoire.

The paper proposes an empirical analysis of the determinants of the adoption of intellectual property rights (IPR) and their impact on innovation in manufacturing. The analysis is conducted with panel data covering 112 countries. First, we show that IPR enforcement is U-shaped in a country’s market size relative to the aggregated market size of its trade partners. Second, reinforcing IPR protection reduces on-the-frontier and inside-the-frontier innovation in developing countries, without necessarily increasing innovation at the global level. JEL ClassificationF12, F13, F15, L13, O31, O34