Younes Ben Zaied

Workplace health and safety (HS&E) is central to employee well-being and organizational sustainability, yet firms’ safety investments are shaped by financial risk perceptions. We examines how financial decision-making under risk influences corporate health and safety investment across Chinese industries. We argue that loss aversion and framing effects shape firms’ safety behaviour: financially stable firms frame safety spending as risk mitigation, while financially constrained firms adopt risk-seeking strategies by deprioritising safety to protect short-term performance. Using machine learning methods, we analyse industry-level financial indicators and workplace accident rates. The results identify R&D expense ratio, selling period expense ratio, and gross operating margin as significant predictors of occupational safety risk. We further show that consumer sensitivity, CSR, and industry scale moderate how firms balance financial performance against safety commitments. The findings highlight the need to reframe health and safety expenditure as an investment in long-term resilience rather than a discretionary cost.

La gestion durable de la demande d’eau résidentielle par la tarification incitative représente actuellement la seule alternative non technique permettant de retarder le recours à la mobilisation des ressources non conventionnelles qui se caractérisent par un coût très élevé. Dans cette thèse, nous utilisons des données tunisiennes mesurant la consommation par régions et par trimestre sur longue période 1980-2007. Deux blocs de consommation, un bloc inférieur et un bloc supérieur sont analysés, afin d’évaluer le succès et le rôle incitatif de la tarification progressive dans la gestion de la demande. La thèse propose ainsi deux essais en termes de cointégration et de modèles à correction d’erreurs pour étudier les déterminants de la demande à court et à long terme. Nous utilisons d’abord des données chronologiques saisonnières relatives à la Tunisie pour estimer la fonction de la demande d’eau. Nos résultats suggèrent des pistes de réforme du système de prix en vigueur actuellement de manière uniforme à l’échelle du pays. L’alternance des saisons sèches et pluvieuses affecte le comportement des ménages et augmente l’élasticité prix de la consommation d’eau. Les consommateurs du bloc inférieur sont les plus touchés par la progressivité de tarif. Par conséquent, Nous proposons d’élargir la tranche inférieure de consommation en été pour permettre à l’ensemble des familles pauvres de se voir appliquer le tarif le plus bas sur l’ensemble de la consommation. Par ailleurs, nous préconisons une tarification saisonnière de l’eau propre aux périodes sèches et chaudes pour les consommateurs du bloc supérieur. Dans la deuxième partie de la thèse, l’étude régionale de comportements des ménages sur des données de panel à l’échelle de 6 régions Tunisiennes, montre que l’élasticité prix de long terme du bloc inférieur, formé essentiellement de petits consommateurs ayant des revenus plutôt modestes, est supérieure à celle du bloc supérieur. De plus, la demande d’eau résidentielle en Tunisie est relativement sensible au prix pour les consommateurs des plus hautes tranches situés dans les régions caractérisées par un certain dynamisme économique. Nous préconisions d’axer la gestion de la demande d’eau en Tunisie sur un système tarifaire

Amid the focus on climate change mitigation, this study explores carbon market forecasting. This study uses a hybrid forecasting framework that integrates empirical model decomposition, bidirectional long short‐term memory (BiLSTM) network, and attention mechanism to enhance the predictive performance of carbon spot prices within the European Union (EU) Emissions Trading System (ETS). The model decomposes the nonstationary carbon prices to multiple intrinsic mode functions (IMF) representing each distinct frequency component. The forecasting at IMF level enables learning of temporal dependence and volatility. The final model reconstructs the signals to present overall prediction. The multiple iterations that include a selection of macroeconomic variable led to the final root mean square errors (RMSE) value of 4.59, which shows that the BiLSTM outperforms a conventional long short‐term memory (LSTM) setup. This study also improves the model by including exogenous macroeconomic variables and policy shocks to enhance predictive accuracy. Shapley additive explanations (SHAP) analysis also identified the important features and variables. The visualized confidence interval confirms the reliability of the forecasts. The findings of the study highlight the effectiveness of integrating signal decomposition with deep learning and inclusion of exogenous factors. This study offers practical insights for regulators and researchers who are engaged in the emissions market and climate finance.

Luxury firms cater to high‐end customers, focusing on minute details in product development. Their global supply chain plays a key role in trade, growth, and innovation. The performance of these firms is sensitive to the adoption of technology and environmental responsibility. This study explored the aggregated performance of luxury firms in the top 10 trading countries from 2009 to 2023. In this way, this study is vital as it provides insights into how global trade dynamics, consumer preferences, and economic factors shape the performance and competitive advantage of high‐value industries in key markets. This study considers the circular economy as a key determinant of luxury firms' performance, aiming to understand how sustainable practices influence profitability, innovation, and consumer loyalty in a high‐value, trend‐setting industry. This study is guided by Stakeholder Theory and Resource‐Based View, where sustainable transformation and digital capabilities co‐evolve to influence performance. Empirical findings, using panel quantile regression with Common Correlated Mean Group specifications, have confirmed the inverted U‐shaped impact of the circular economy on luxury firms' performance is validated. It advocates that the initial sustainable practices adoption boosts performance but, beyond a certain point, the costs of further sustainability efforts may offset the benefits, thereby leading to diminishing returns. Furthermore, the incorporation of information communication technology (ICT) boosts luxury firms' performance and simultaneously moderates circular practices, leading to an improved impact. As control variables, infrastructure and inflation are key factors in understanding the relationship between circular economy practices, ICT integration, and the performance of luxury firms.