Academic literature on the topic 'Modèles à volatilité stochastique'

Dans ce papier, on s'interesse à l'étude des modèles épidémiologique dans un population structurée en âge. Il s'agit d'abord de construire un modèle épidémiologique structurée en age. Ce modèle étant déterministe, il n'est donc pas valable dans une population de petite taille. Cela va nous permet de construire sa version stochastique. Notre travail est ensuite de votre si cette version stochastique converge vers le modèle déterministe. Pour terminer, par la méhode des simulations on prouve ce même resutats.

Résumé Ce texte présente et évalue les principaux développements théoriques et empiriques associés à l’approche d’équilibre général stochastique du cycle économique. On discute des fondements de l’approche partant de l’hypothèse du taux naturel de Friedman-Phelps, de la substitution intertemporelle et de la dispersion spatiale des marchés. Les questions de la formation des anticipations et du rôle de la politique monétaire sont également abordées. Un aspect intéressant de l’exposé repose sur la spécification d’un modèle de référence comprenant la plupart des éléments essentiels pour l’obtention d’un modèle d’équilibre du cycle qui soit plausible. Des modèles connus sont ensuite dérivés en imposant des restrictions sur certains paramètres du modèle de référence. L’analyse de ces modèles permet l’identification de propositions qui ont été l’objet d’intensifs efforts d’évaluation. Les difficultés empiriques de l’approche sont analysées.

Résumé Ce travail a pour objectif de dresser un bilan de la littérature sur la modélisation et l’estimation du changement structurel en économie. La présentation des approches suit l’ordre décroissant d’information à la disposition du modélisateur quant à la cause du changement de régimes. Une première catégorie de modèles suppose connue la règle qui gouverne la sélection du régime à chaque instant, cette règle pouvant être déterministe comme dans les modèles à seuils (TAR, STAR) ou stochastique comme dans les modèles à changements endogènes. Dans une classe alternative de modèles, la règle de sélection non observable est remplacée par des probabilités constantes inconnues associées aux régimes, lesquelles sont non conditionnelles à l’information passée dans le cas des modèles à mélange de distributions et conditionnelles au régime précédent dans les modèles à changements markoviens. La discussion comparative des différentes approches est complétée par un survol des études empiriques.

Résumé Cet article a pour objet l’investigation des modèles empiriques de taux d’intérêt de court terme sur données américaines. Il utilise une combinaison de méthodes classiques non paramétriques et de méthodes bayésiennes paramétriques. La forme des fonctions de dérive et de volatilité du modèle discrétisé est tout d’abord examinée au moyen d’une analyse non paramétrique préliminaire. Le texte développe ensuite une méthode bayésienne de choix de modèles qui est basée sur la capacité d’un modèle à minimiser la distance de Hellinger entre la densité prédictive a posteriori du modèle discrétisé et la densité de l’échantillon observé. Une discrétisation du modèle en temps continu est estimée en utilisant différentes variantes paramétriques allant du modèle à variance constante jusqu’à différents types de modèles de switching suggérés par l’analyse non paramétrique préliminaire.

Résumé Le but de cet article est de montrer que l’introduction de rigidités nominales dans les modèles d’équilibre général intertemporel stochastique permet d’améliorer considérablement les capacités de ces modèles à reproduire les évolutions dynamiques des économies réelles. Pour cela on construit un modèle dynamique qu’on étudie successivement sous les hypothèses suivantes : (a) équilibre walrasien, (b) contrats de salaires à une période, (c) contrats de salaires multipériodiques, (d) contrats multipériodiques de salaires et de prix. À chaque étape une solution analytique du modèle est donnée. On trouve que l’introduction de contrats nominaux, même à durée limitée, améliore de nombreuses corrélations, tandis que l’introduction de contrats multipériodiques permet d’obtenir la réponse persistante de l’output et de l’inflation à certains chocs qui échappait aux modèles traditionnels.

La croissance continue de la population mondiale et l'augmentation du niveau de vie dans certaines parties de la planète exercent une pression de plus en plus forte sur la demande quantitative et qualitative de la ressource hydrique, nécessitant ainsi une gestion plus adéquate. Afin d'évaluer la fiabilité d'un système de ressources en eau et de déterminer son mode de gestion durant un étiage, il est utile d'avoir un outil de modélisation. Nous présentons ici une synthèse des travaux de modélisation réalisés dans le cadre de l'approche stochastique. Nous faisons d'abord le point sur la différence entre une sécheresse et un étiage, termes qui sont souvent confondus dans les publications, pour ensuite en présenter quelques indicateurs. L'approche stochastique peut être subdivisée en deux catégories: l'étude fréquentielle et les processus stochastiques. La plupart des études d'analyse de fréquence ont pour objet de calculer des débits d'étiage critiques xT correspondant à une certaine période de retour T, tel que P(X<xT)=1/T. L'approche par les processus stochastiques consiste à modéliser les événements de déficit ou les variables d'intérêt sans utiliser directement des modèles de débit. L'analyse de fréquence des débits ne tient pas compte des durées et émet des hypothèses trop simplistes de stationnarité. L'analyse des séquences permet l'obtention des lois de durées uniquement pour des processus de débits très simples. L'avantage de l'approche des processus ponctuels par rapport à l'analyse des séquences est qu'elle permet d'étudier des processus complexes, dépendants et non stationnaires. De plus, les processus ponctuels alternés permettent la modélisation des durée et la génération synthétique des temps d'occurrence des séries de surplus et de déficit. Nous présentons dans cet article les travaux de modélisation des étiages basés sur l'analyse fréquentielle, la théorie des séquences et sur les processus ponctuels. Nous n'avons pas inclus les études qui développent des distributions des faibles débits à partir de modèles physiques, ni les études de type régional.

Cet article veut montrer qu’on peut réécrire des modèles démographiques en vue de réaliser des projections par cohorte, en les transposant dans un modèle économétrique vecteur autorégressif (VAR). De cette façon, la méthode des composantes se dote d’un cadre stochastique qui étend son envergure. Le potentiel de cette perspective est illustré à travers l’exemple d’une projection d’effectifs de population scolaire. Il met en valeur une série d’équations qui permet de vérifier la validité de plusieurs choix de modélisations habituellement utilisées dans le domaine de la prévision.

Une procédure d'évaluation régionale des risques de contamination des eaux souterraines par des pesticides a été développée et appliquée à une partie de la plaine du Rhône valaisanne. La combinaison d'une application stochastique (Monte–Carlo) de modèles déterministes simulant localement le devenir de pesticides et des techniques d'interpolation géostatistique permet d'évaluer également les incertitudes entachant les prédictions effectuées. Les divers types de modèles utilisés (solution analytique et résolution numérique de l'équation de convection-dispersion, modèle capacitif) conduisent en général à des résultats très similaires. Les cartes obtenues montrent que le risque de contamination est très élevé. Les incertitudes sont d'un ordre de grandeur similaire, i.e. ± 0.2-0.3 pour des indices de risque compris dans l'intervalle [0,1]. Ces incertitudes proviennent à raison d'environ 40-50 % des propriétés des pesticides et d'environ 30-40 % de la profondeur de la nappe phréatique, le 20 % restant étant dû aux incertitudes entachant les caractéristiques des sols, essentiellement leurs teneurs en carbone organique.

Nous etudions les consequences du caractere aleatoire de la volatilite des actifs financiers sur la valorisation des options, sur l'efficacite des strategies usuelles de couverture d'options europeennes et sur la politique d'exercice optimal d'options americaines. Nous considerons une classe de modeles standards a volatilite stochastique (modeles sv stan♭ dards) qui est une generalisation directedu modele de black et scholes [1973] et merton [1973]. La dynamique de l'actif risque est definie par un processus de diffusion continu. La volatilite de l'actif suit egalement un processus de diffusion, guide par une source d'incertitude supplementaire. L'hypothese d'existence d'un marche liquide pour au moins une option europeenne joue un role essentiel dans notre etude d'options americaines etde strategies de couverture des options europeennes. Par ailleurs, une modelisation jointe de la dynamique des prix de l'actif sous-jacent et des prix d'une option europeenne nous permet d'estimer tous les parametres d'un modele sv standard, y compris les parametres du processus de prix de risque lie au caractere aleatoire de la volatilite. Nous proposons egalement des methodes numeriques generales pour la resolution des modeles a deux variables d'etat. Les modeles sv sont une parametrisation de deviations par rapport a la log-normalite des prix. Ils permettent de rendre compte des proprietes statistiques des prix des actifs financiers, mais egalement des faits stylises observes sur les marches d'options (comme le smile des volatilites implicites). Nous analysons l'impact statique de la volatilite stochastique sur les ratios de couver♭ ture des options europeennes et sur la frontiere d'exercice optimal des options americaines. Nous etudions egalement l'impact dynamique de la volatilite stochastique sur la performance de diffe♭ rentes strategies de couverture des options europeennes et sur la politique d'exercice des options americaines.

La première partie de cette thèse est consacrée aux problématiques liées à la modélisation markovienne de la courbe de variance forward. Elle est divisée en 3 chapitres. Dans le premier chapitre, nous présentons le cadre général de la modélisation de type HJM-Markov pour la courbe de variance forward. Nous revisitons le cadre affine-markovien modélisation et nous l'illustrons par l'exemple du modèle de Bühler. Dans le deuxième chapitre, nous proposons un nouveau modèle pour la courbe de variance forward qui combine les caractéristiques des deux versions (continue et discrète) du modèle de Bergomi 2008, sans se réduire ni à l'une ni à l'autre. Un des avantages de ce modèle est que les prix des futures et options sur VIX peuvent être exprimés comme des espérances de fonctions déterministes d'une variable aléatoire gaussienne, ce qui réduit le problème de la calibration à l'inversion de certaines fonctions monotones. Dans le troisième chapitre, on propose une méthode d'approximation pour les prix d'options européennes dans des modèles à volatilité stochastique de type multi-factoriels lognormal (comprenant le modèle présenté dans le deuxième chapitre, les modèles de Bergomi et le modèle de Scot 1987). Nous obtenons un développement d'ordre 3 de la densité du sous-jacent par rapport au paramètre de la volatilité de la volatilité. Nous présentons aussi une méthode de réduction de variance de type "variable de contrôle" pour la simulation par la méthode de Monte-Carlo qui utilise l'approximation explicite que nous obtenons de la fonction de répartition de la loi du sous-jacent. La deuxième partie de cette thèse est consacrée à l'étude des propriétés de monotonie des prix d'options européennes par rapport aux paramètres du CIR dans le modèle de Heston. Elle est divisée en deux chapitres. Dans le premier chapitre (cf. chapitre 4), nous donnons quelques résultats généraux sur le processus CIR. Nous montrons d'abord que les queues de distribution d'une combinaison du CIR et de sa moyenne arithmétique se comportent comme des exponentielles. Nous étudions ensuite les dérivées de la solution de ce processus par rapport aux paramètres de sa dynamique. Ces dérivées sont données comme solutions d'équations différentielles stochastiques, qu'on résout pour obtenir des représentations de ces dérivées en fonction des trajectoires du CIR. Le chapitre 5 est consacré à l'étude de la monotonie du prix d'un Put européen par rapport aux paramètres du CIR et à la corrélation dans le modèle de Heston. Nous montrons que, sous certaines conditions, les prix d'options européennes sont monotones par rapport aux paramètres du drift du CIR. Nous montrons ensuite que le paramètre de la volatilité de la volatilité joue le rôle de la volatilité si on prend la variance réalisée comme sous-jacent. En particulier, les prix d'options convexes sur la variance réalisée sont strictement croissants par rapport à la volatilité de la volatilité. Enfin, nous étudions la monotonie du prix du Put européen par rapport à la corrélation. Nous montrons que le prix du put du Put est croissant par rapport à la corrélation pour les petites valeurs du Spot et décroissant pour les grandes valeurs. Nous étudions ensuite les points de changement de monotonie pour les courtes et longues maturités

Ce travail se compose de six chapitres independants. Le premier chapitre exploite la caractérisation de l'ensemble des prix admissibles par le principe d'absence d'opportunité d'arbitrage pour examiner le biais sur la couverture par le modèle classique de Black et Sholes (1973). Le deuxième chapitre généralise un résultat du A Rochet et Bajeux (1992) et montre que toute option, européenne ou américaine, complète le marché en présence d'une corrélation entre le prix de l'actif et sa volatilité. Le troisième chapitre présente les développements récents dans la théorie de choix de portefeuille et de consommation. Le chapitre suivant donne une condition nécessaire et suffisante sur un système de prix donne (ou un couple de primes de risque) pour qu'il soit cohérent avec un modèle d'équilibre inter-temporel additif a plusieurs agents. Ces problèmes d'inférence statistiques sont abordés dans la dernière partie de la thèse. Le cinquième chapitre introduit une méthode d'estimation des paramètres du processus de volatilité du type e. M. à partir d'une série de prix d'options; on prouve la convergence des estimateurs proposés et on caractérise leur distribution asymptotique. Le dernier chapitre compare, par des méthodes de Monte Carlo, cette méthode d'estimation à l'inférence indirecte

Cette thèse porte sur l’estimation des paramètres et/ou de l’état de modèles à espace d’états. Les motivations de ce travail sont financières : il s’agit d’estimer la volatilité stochastique d’une action ainsi que les paramètres qui régissent sa dynamique. Deux modèles sont étudiés : le modèle de Taylor et celui d’Heston. Après avoir rappelé et exposé les méthodes de filtrage, on présente une nouvelle méthode de M-Estimation par déconvolution pour des modèles linéaires. L’estimateur ainsi obtenu est consistant, asymptotiquement normal et admet une forme explicite pour la matrice de variance, permettant ainsi le calcul d’intervalle de confiance. Pour l’estimation dans le modèle de Taylor, ces deux approches sont mises en compétition. Les calculs sont explicités, une étude comparative est menée sur données simulées et réelles et illustre les performances de notre estimateur. Le modèle d’Heston est un exemple typique de modèle complexe et, l’espace d’états étant non linéaire on peut appliquer notre M-Estimateur. On montre comment les méthodes de filtrage permettent l’estimation de la volatilité et de ses paramètres par le biais des prix d’options. Ceci illustre la performance et la grande flexibilité de ces méthodes. Finalement, on s’intéresse au risque de modèle et à ses impacts sur l’estimation par filtrage en regardant comment se propage une erreur d’initialisation des paramètres de la dynamique de la volatilité dans le filtre. L’étude est menée dans un modèle à espace d’états linéaire ou faiblement non linéaire estimé par le filtre de Kalman ou de Kalman Etendu. Ceci est illustré dans le cas du modèle d’Heston
This thesis deals with the estimation of the state and/or the parameters of state-space models. The motivations come from financial applications, namely, from the estimation of the stochastic volatility and the parameters of its dynamics. Here, we consider two models : the Taylor SV model and the Heston model. After presenting the filtering methods, we propose a new approach of M-estimation based on a déconvolution strategy for linear state space models. We show that this method leads to a consistent and asymptotically normal estimator with an explicit variance, allowing constructing asymptotic confidence interval in practice. For the SV model, a thorough comparison with filtering methods and other classical methods is given on simulated and real data. This study shows the performance of our new approach. The Heston model is an example of complex state space models and, due to the nonlinearity, we cannot apply our approach. Nevertheless, filtering methods can be used for this model and we show how the filters update the estimation of the volatility and the parameters thanks to the observation of option prices. This illustrates the flexibility of these methods. Finally, we analyze the model risk induces by an error in the estimation of the parameters. Our objective consists in understanding the behavior of the filtering methods when the model is not well parameterized. A theoretical analysis consists in isolating the model risk due to the uncertainty of the parameters from the error of estimation for linear (and weakly nonlinear) models. An application of this result is given for the Heston model

La première partie de cette thèse est consacrée à l'étude de la dispersion du pollen de maïs. Le grain de pollen est vu comme une particule soumise à un champ de forces et sa trajectoire est modélisée à l'aide de différents processus de diffusion. Lorsque deux champs sont contigüs (milieu homogène), différentes fonctions de dispersion individuelles paramétriques sont alors obtenues, différentes hypothèses étant faites sur des temps d'atteinte de processus stochastiques. A partir d'expériences, les paramètres sont alors estimés en considérant un modèle de régression non linéaire. Le choix du modèle le mieux adapté se fait à l'aide d'un critère de type Akaïke et de méthodes graphiques. Par ailleurs ces modèles permettent d'effectuer des prédictions. Les résultats sont alors appliqués lorsque deux champs sont séparés par une autre culture (milieu hétérogène), afin d'étudier l'effet d'une discontinuité sur la dispersion.
Dans la seconde partie, on s'intéresse à des modèles à volatilité stochastique «mean-reverting», souvent utilisés en économie. Le processus observé est fonction d'une diffusion non observable dont on souhaite estimer les paramètres. Une méthode d'estimation à deux pas basée sur la structure ARMA(1,1) du processus est proposée, en utilisant un estimateur de moments et un contraste de Whittle. Des simulations sont réalisées afin de comparer cette méthode avec d'autres méthodes existantes. Ensuite un paramètre dit «leverage» est ajouté et un modèle discrétisé est étudié. Un critère auxiliaire est proposé pour estimer les paramètres à l'aide d'une méthode d'inférence indirecte. Enfin des simulations sont réalisées pour évaluer leurs performances.

Dans le monde économique, les contrats d'options sont très utilisés car ils permettent de se couvrir contre les aléas et les risques dus aux fluctuations des prix des actifs sous-jacents. La détermination du prix de ces contrats est d'une grande importance pour les investisseurs.Dans cette thèse, on s'intéresse aux problèmes d'évaluation des options, en particulier les options Européennes et Quanto sur un actif financier dont le prix est modélisé en multi dimensions par un modèle de diffusion-saut à volatilité stochastique avec sauts (1er cas considère la volatilité sans sauts, dans le 2ème cas les sauts sont pris en compte, finalement dans le 3ème cas, l'actif sous-jacent est sans saut et la volatilité suit un CEV modèle sans saut). Ce modèle permet de mieux prendre en compte certains phénomènes observés dans les marchés. Nous développons des méthodes numériques qui déterminent les valeurs des prix de ces options. On présentera d'abord le modèle qui s'écrit sous la forme d'un système d'équations intégro-différentielles stochastiques "EIDS", et on étudiera l'existence et l'unicité de la solution de ce modèle en fonction de ses coefficients, puis on établira le lien entre le calcul du prix de l'option et la résolution de l'équation Intégro-différentielle partielle (EIDP). Ce lien, qui est basé sur la notion des générateurs infinitésimaux, nous permet d'utiliser différentes méthodes numériques pour l'évaluation des options considérées. Nous introduisons alors l'équation variationnelle associée aux EIDP et démontrons qu'elle admet une unique solution dans un espace de Sobolev avec poids en s'inspirant des travaux de Zhang [106].Nous nous concentrons ensuite sur l'approximation numérique du prix de l'option en considérant le problème dans un domaine borné, et nous utilisons pour la résolution numérique la méthode des éléments finis de type (P1), et un schéma d'Euler-Maruyama, pour se servir, d'une part de la méthode de différences finies en temps, et d'autre part de la méthode de Monté Carlo et la méthode Quasi Monte Carlo. Pour cette dernière méthode nous avons utilisé les suites de Halton afin d'améliorer la vitesse de convergence.Nous présenterons une étude comparative des différents résultats numériques obtenus dans plusieurs cas différents afin d'étudier la performance et l'efficacité des méthodes utilisées
In the modern economic world, the options contracts are used because they allow to hedge against the vagaries and risks refers to fluctuations in the prices of the underlying assets. The determination of the price of these contracts is of great importance for investors.We are interested in problems of options pricing, actually the European and Quanto options on a financial asset. The price of that asset is modeled by a multi-dimentional jump diffusion with stochastic volatility. Otherwise, the first model considers the volatility as a continuous process and the second model considers it as a jump process. Finally in the 3rd model, the underlying asset is without jump and volatility follows a model CEV without jump. This model allow better to take into account some phenomena observed in the markets. We develop numerical methods that determine the values of prices for these options. We first write the model as an integro-differential stochastic equations system "EIDS", of which we study existence and unicity of solutions. Then we relate the resolution of PIDE to the computation of the option value. This link, which is based on the notion of infinitesimal generators, allows us to use different numerical methods. We therefore introduce the variational equation associated with the PIDE, and drawing on the work of Zhang [106], we show that it admits a unique solution in a weights Sobolev space We focus on the numerical approximation of the price of the option, by treating the problem in a bounded domain. We use the finite elements method of type (P1), and the scheme of Euler-Maruyama, for this serve, on the one hand the finite differences method in time, and on the other hand the method of Monte Carlo and the Quasi Monte Carlo method. For this last method we use of Halton sequences to improve the speed of convergence.We present a comparative study of the different numerical results in many different cases in order to investigate the performance and effectiveness of the used methods

L’exemple paradigmatique d’un processus stochastique multifractionnaire est le mouvement brownien multifractionnaire (mbm). Ce processus gaussien de nature fractale admet des trajectoires continues nulle part dérivables et étend de façon naturelle le célèbre mouvement brownien fractionnaire (mbf). Le mbf a été introduit depuis longtemps par Kolmogorov et il a ensuite été « popularisé » par Mandelbrot ; dans plusieurs travaux remarquables, ce dernier auteur a notamment insisté sur la grande importance de ce modèle dans divers domaines applicatifs. Le mbm, quant à lui, a été introduit, depuis plus de quinze ans, par Benassi, Jaffard, Lévy Véhel, Peltier et Roux. Grossièrement parlant, il est obtenu en remplaçant le paramètre constant de Hurst du mbf, par une fonction H(t) qui dépend de façon régulière du temps t. Ainsi, contrairement au mbf, les accroissements du mbm sont non stationnaires et la rugosité locale de ses trajectoires (mesurée habituellement par l’exposant de Hölder ponctuel) peut évoluer significativement au cours du temps ; en fait, à chaque instant t, l’exposant de Hölder ponctuel du mbm vaut H(t). Notons quecette dernière propriété, rend ce processus plus flexible que le mbf ; grâce à elle, le mbm est maintenant devenu un modèle utile en traitement du signal et de l’image ainsi que dans d’autres domaines tels que la finance. Depuis plus d’une décennie, plusieurs auteurs se sont intéressés à des problèmes d’inférence statistique liés au mbm et à d’autres processus/champs multifractionnaires ; leurs motivations comportent à la fois des aspects applicatifs et théoriques. Parmi les plus importants, figure le problème de l’estimation de H(t), l’exposant de Hölder ponctuel en un instant arbitraire t. Dans ce type de problématique, la méthode des variations quadratiques généralisées, initialement introduite par Istas et Lang dans un cadre de processus à accroissements stationnaires, joue souvent un rôle crucial. Cette méthode permet de construire des estimateurs asymptotiquement normaux à partir de moyennes quadratiques d’accroissements généralisés d’un processus observé sur une grille. A notre connaissance, dans la littérature statistique qui concerne le mbm, jusqu’à présent, il a été supposé que, l’observation sur une grille des valeurs exactes de ce processus est disponible ; cependant une telle hypothèse ne semble pas toujours réaliste. L’objectif principal de la thèse est d’étudierdes problèmes d’inférence statistique liés au mbm, lorsque seulement une version corrompue de ce dernier est observable sur une grille régulière.Cette version corrompue est donnée par une classe de modèles à volatilité stochastique dont la définition s’inspire de certains travaux antérieurs de Gloter et Hoffmann ; signalons enfin que la formule d’Itô permet de ramener ce cadre statistique au cadre classique : « signal+bruit »
The paradigmatic example of a multifractional stochastic process is multifractional Brownian motion (mBm). This fractal Gaussian process with continuous nowhere differentiable trajectories is a natural extension of the well-known fractional Brownian motion (fBm). FBm was introduced a longtime ago by Kolmogorov and later it has been made « popular» by Mandelbrot; in several outstanding works, the latter author has emphasized the fact that this model is of a great importance in various applied areas. Regarding mBm, it was introduced, more than fifteen years ago, by Benassi, Jaffard, Lévy Véhel, Peltier and Roux. Roughly speaking, it is obtained by replacing the constant Hurst parameter of fBm by a smooth function H(t) which depends on the time variable t. Therefore, in contrast with fBm, theincrements of mBm are non stationary and the local roughness of its trajectories (usually measured through the pointwise Hölder exponent) is allowed to significantly evolve over time; in fact, at each time t, the pointwise Hölder exponent of mBm is equal to H(t). It is worth noticing that the latter property makes this process more flexible than fBm; thanks to it, mBm has now become a useful model in the area of signal and image processing, aswell as in other areas such as finance. Since at least one decade, several authors have been interested in statistical inference problems connected with mBm and other multifractional processes/fields; their motivations have both applied and theoretical aspects. Among those problems, an important one is the estimation of H(t), the pointwise Hölder exponent at an arbitrary time t. In the solutions of such issues, the generalized quadratic variation method, which was first introduced by Istas and Lang in a setting of stationary increments processes, usually plays a crucial role. This method allows to construct asymptotically normal estimators starting from quadratic means of generalized increments of a process observed on a grid. So far, to our knowledge, in the statistical literature concerning mBm, it has been assumed that, the observation of the true values of this process on a grid, is available; yet, such an assumption does not always seem to be realistic. The main goal of the thesis is to study statistical inference problems related to mBm, when only a corrupted version of it, can be observed on a regular grid. This corrupted version is given by a class of stochastic volatility models whose definition is inspired by some Gloter and Hoffmann’s earlier works; last, notice that thanks to Itô formula this statistical setting can be viewed as the classical setting: « signal+noise »

Cette these traite de l'estimation parametrique des coefficients de derive et de diffusion d'un processus de diffusion lorsque l'on observe une fonctionnelle de la trajectoire, et non la trajectoire elle-meme. La premiere partie de la these est consacree au cas ou nous observons l'integrale de la trajectoire sur des intervalles de temps consecutifs. Nous nous interessons au cas ou ces intervalles de temps sont de longueurs fixes et au cas ou leur longueur tend vers 0. Nous exhibons dans ces deux cas des contrastes explicites qui conduisent a des estimateurs asymptotiquements gaussiens, aises a mettre en uvre en pratique. La seconde partie est consacree aux modeles a volatilite stochastique. On considere un processus bi-dimensionnel, dont on n'observe que la premiere coordonnee. Celle ci a pour coefficient de diffusion la diffusion cachee dont les parametres inconnus sont a estimer. Nous construisons des estimateurs explicites de tous les parametres de la diffusion cachee et determinons leurs vitesses de convergence et lois asymptotiques. Tout au long de la these, nous illustrons nos resultats par des simulations numeriques sur des modeles couramment utilises en finance

La thèse est consacrée à l'étude des problèmes de contrôle stochastique. Le premier chapitre traite du problème de maximisation de l’espérance d'utilité de richesse terminale en marché incomplet. On montre que l'existence d'une solution du problème dual permet de résoudre le problème primal. Dans le deuxième chapitre, on définit un marché complet en présence d'une infinité d'actifs de base, puis on résoud le problème de contrôle considéré. Le dernier chapitre étudie un modèle à volatilité stochastique multidimensionnel, dans le cas markovien.

Les algorithmes d’approximation de diffusion (AAD) des systèmes et réseaux de files d’attente markoviens sont basés sur l’idée d’une description simplifiée de leurs modèles mathématiques. L’effet de simplification se fondent sur le fait que toute la variété des paramètres d’origine caractérisant l’évolution d’un système stochastique se transforme en trois fonctions qui déterminent un processus de diffusion : dérive de centrage, dérive-diffusion et variance. Une particularité essentielle de l’AAD consiste en une réelle possibilité d’application aux problèmes d’optimisation et de contrôle qui sont bien développés pour les processus de diffusion.