Dissertations / Theses on the topic 'Modèles à volatilité stochastique'

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.

De nombreux modèles ont été proposés pour expliquer la dynamique complexe des marchés financiers. La plupart des problèmes en finance comme la valorisation d'options, la couverture d'options, l'optimisation de porte-feuille, etc. Ont été étudiés dans le cadre de ces nouveaux modèles. Mais pour les applications il est nécessaire de disposer de méthodes précises pour ajuster ces modèles aux données réelles. Dans cette thèse nous étudions plusieurs problèmes inférentiels relatifs aux modèles communément utilisés en finance. Le premier chapitre de cette thèse est une révision commentée de la majorité des méthodes existantes pour estimer les paramètres des lois stables. Entre autres, la méthode appelée de L-moments est de notre crû. Les propriétés de ces méthodes ont été testés sur des données simulées. Finalement nous présentons une application à l'estimation de la VaR (Value at Risk) sur des données financières réelles. Dans le deuxième chapitre nous étudions le problème de l'estimation d'un modèle de diffusion avec sauts observé à temps discret. Nous proposons deux méthodes différentes pour résoudre ce problème inférentiel, et nous prouvons que après une détection préalable des sauts, nous pouvons estimer les paramètres d'une diffusion avec sauts en utilisant des méthodes similaires a celles utilisées dans le cas des diffusions ordinaires. Un étude de simulation vient confirmer les résultats théoriques obtenus. Dans le troisième chapitre nous considérons le problème de la détection des sauts de la volatilité dans un modèle à volatilité stochastique. Nous proposons des estimateurs pour le nombre des sauts de la volatilité, des instants de saut et de la volatilité entre les sauts. Nous démontrons enfin un résultat asymptotique sur ces estimateurs lorsque le pas de discrétisation décroît vers 0.

La thèse consiste à comparer des modèles d'évaluation d'options européennes, aussi bien au niveau de l'évaluation (Black & Scholes, réseaux de neurones, modèles à volatilité stochastique) , qu'au niveau de la gestion des risques (Black & Scholes et réseaux de neurones), en se basant sur deux bases d'options européennes, sur l'indice CAC 40, cotées sur le MONEP : la première base est une base intraday s'étalant du mois de janvier 1998 au mois de juin 1998 et la seconde est journalière s'étalant du mois de janvier1997 au mois de décembre 1999). Après traitement, ces bases sont découpées par contrats et par classes, selon la parité et la durée de vie résiduelle. Un chapitre préliminaire est consacré à la présentations des outils et des fondements de la finance stochastique, nécessités par l'élaboration des modèles précités. Le chapitre 1 présente la teneur du modèles de Black & Scholes (ses hypothèses, l'élaboration de son équation de Black & Scholes, la résolution de cette équation, l'élaboration de la formule, également, par un raisonnement risqueneutre), puis expose les différentes méthodes de calcul des volatilités implicite et historique, dans le cas, aussi bien de données intraday, que de données journalières. Le chapitre 2 est consacré aux modèles à volatilité stochastique. Après avoir élaboré l'équation différentielle correspondante, les paramètres de l'équation sont estimés, en se basant sur trois dynamiques de la volatilité à savoir le mouvement Brownien, le processus Ornstein Uhlenbeck et un autre processus déterminé empiriquement. Après l'étude de la consistance, de la stabilité et de la convergence de son schéma, l'équation différentielle précitée est résolue numériquement en utilisant l'algorithme de Hopscotch, qui est inconditionnellement stable. Cette résolution a été faite, en considérant aussi bien les données intraday que les données journalières, aussi bien la volatilité implicite que la volatilité historique selon les trois processus précités de la volatilité. Les résultats générés sont comparés à ceux générés par des simulations de Monte Carlo, appliquées aux mêmes données et aux mêmes processus de la volatilité. Le chapitre 3 traite de l'évaluation des options européennes, par les réseaux de neurones, en se basant sur l'algorithme «cascade correlation» et sur les même données utilisées pour les modèles à volatilités stochastiques. Dans le chapitre 4, après avoir élaboré les formules des greeks, la méthodologie de calcul de l'erreur de couverture moyenne absolue relative est exposée, dans le cas d'un portefeuille autofinancé, et en considérant quatre stratégies de couverture dynamiques. Ces calculs sont appliqués pour déterminer la matrice des risques et comparer les modèles Black & Scholes et le modèle neuronal, en terme de couverture. La comparaison des performances des différents modèles utilisés, aussi bien au iveau de l'évaluation qu'au niveau de la gestion des risques, fait l'objet de la conclusion générale.

Optimisation des modèles d'évaluation et de couverture d'options financières sous contraintes de liquidité
Optimization of pricing and hedging models for financial options under liquidity constraints

Le but de cette thèse est de valider mathématiquement la brillante idée de Clark (1973) qui décida de prendre le volume comme processus directeur T définissant le temps économique suivant lequel le prix des actifs financiers devrait être observé. En utilisant des données à haute fréquence et en s'appuyant sur les recherches de microstructure récentes nous montrons, en accord avec de Jones, Kaul et Lison (1994), que le temps économique est déterminé par le nombre de transactions. Nous prouvons, sans hypothèse sur la distribution probabiliste du temps économique T, qu'il est possible de retrouver le caractère gaussien du rendement des actifs, en utilisant le nombre de transaction comme + horloge stochastique ; rythmant l'activité économique. À partir de données tick-by-tick nous trouvons la distribution empirique des rendements, et en utilisant une procédure d'estimation paramétrique, nous calculons les moments du subordinateur T inobservable. Nous montrons ainsi que ces moments coïncident avec ceux du nombre de transactions et explicitons le lien entre changement de temps aléatoire et nombre de transactions. Enfin, nous expliquons comment incorporer la volatilité stochastique dans le cadre plus général des processus subordonnes. Les implications en matière d'évaluation et de couverture d'options sont discutées. Académiques et professionnels se sont penchés récemment sur l'efficacité comparée de la volatilité implicite et de la volatilité historique comme prévision de la volatilité future. S'il est courant de considérer que la volatilité implicite représente la prévision du marché de la volatilité future, nous montrons, en accord avec Canina et Figlewski, et à l'aide de prix de futures et options S&P 500, que la volatilité historique possède un pouvoir de prévision plus grand que la volatilité implicite. Nous montrons comment utiliser les processus subordonnes pour construire un prédicteur encore plus efficace de la volatilité future et qui souligne le rôle important du nombre de transactions
The goal of this thesis is to validate mathematically the brilliant conjecture by Clark (1973) who chose the volume as the subordinating process t defining the economic time in which asset prices should be observed. Along the lines of the recent microstructure literature and using the tick by tick data, we show, in agreement with the recent empirical results by Jones, Kaul and Lipson (1994), that it is in fact the number of trades which defines the economic time. We prove that without any assumption on the distribution of the stochastic time t we recover normality for asset price returns when using the number of trades as the "stochastic clock". We extract from a tick by tick data base the empirical distribution of asset returns and use a parametric estimation procedure to compute the moments of the unknown distribution of the subordinator t. The moments of t coincide with the corresponding moments of the number of trades. Lastly, we explain how the issue of stochastic volatility can be embedded in the general framework of stochastic time changes and what it implies for option pricing and hedging. The effectiveness of implied versus historical volatility in forecasting the future volatility has recently been, with good reasons, the subject of scrutiny both among academics and practitioners. It is common practice to use implied volatility as the market's forecast of future volatility. S&P 500 options and futures prices are used to show that implied volatility is a poor forecast of the realized volatility. The use of subordinated processes can help to construct a good forecast of the realized volatility. Moreover, our time change as well as our volatility forecast highlights the role of the rate of information arrival proxied by the number of trades

Dans cette thèse, nous considérons deux types d'application des effets de rétroaction en finance. Ces effets entrent en jeu quand des participants de marché exécutent des séquences de transactions ou prennent part à des réactions en chaîne, ce qui engendre des pics d'activité. La première partie présente un modèle d'exécution optimale dynamique en présence d'un flux stochastique et exogène d'ordres de marché. Nous partons du modèle de référence d'Obizheva et Wang, qui définit un cadre d'exécution optimale avec un impact de prix mixte. Nous y ajoutons un flux d'ordres modélisé à l'aide de processus de Hawkes, qui sont des processus à sauts présentant une propriété d'auto-excitation. A l'aide de la théorie du contrôle stochastique, nous déterminons la stratégie optimale de manière analytique. Puis nous déterminons les conditions d'existence de Stratégies de Manipulation de Prix, telles qu'introduites par Huberman et Stanzl. Ces stratégies peuvent être exclues si l'auto-excitation du flux d'ordres se compense exactement avec la résilience du prix. Dans un deuxième temps, nous proposons une méthode de calibration du modèle, que nous appliquons sur des données financières à haute fréquence issues de cours d'actions du CAC40. Sur ces données, nous trouvons que le modèle explique une partie non-négligeable de la variance des prix. Une évaluation de la stratégie optimale en backtest montre que celle-ci est profitable en moyenne, mais que des coûts de transaction réalistes suffisent à empêcher les manipulations de prix. Ensuite, dans la deuxième partie de la thèse, nous nous intéressons à la modélisation de la volatilité intra-journalière. Dans la littérature, la plupart des modèles de volatilité rétroactive se concentrent sur l'échelle de temps journalière, c'est-à-dire aux variations de prix d'un jour sur l'autre. L'objectif est ici d'étendre ce type d'approche à des échelles de temps plus courtes. Nous présentons d'abord un modèle de type ARCH ayant la particularité de prendre en compte séparément les contributions des rendements passés intra-journaliers et nocturnes. Une méthode de calibration de ce modèle est étudiée, ainsi qu'une interprétation qualitative des résultats sur des rendements d'actions américaines et européennes. Dans le chapitre suivant, nous réduisons encore l'échelle de temps considérée. Nous étudions un modèle de volatilité à haute fréquence, dont l'idée est de généraliser le cadre des processus Hawkes pour mieux reproduire certaines caractéristiques empiriques des marchés. Notamment, en introduisant des effets de rétroaction quadratiques inspirés du modèle à temps discret QARCH nous obtenons une distribution en loi puissance pour la volatilité ainsi que de l'asymétrie temporelle
In this thesis we study feedback effects in finance and we focus on two of their applications. These effects stem from the fact that traders split meta-orders sequentially, and also from feedback loops. Therefore, one can observe clusters of activity and periods of relative calm. The first part introduces an dynamic optimal execution framework with an exogenous stochastic flow of market orders. Our starting point is the well-known model of Obizheva and Wang which defines an execution framework with both permanent and transient price impacts. We modify the price model by adding an order flow based on Hawkes processes, which are self-exciting jump processes. The theory of stochastic control allows us to derive the optimal strategy as a closed formula. Also, we discuss the existence of Price Manipulations Strategies in the sense of Huberman and Stanzl which can be excluded from the model if the self-exciting property of the order flow exactly compensates the resilience of the price. The next chapter studies a calibration protocol for the model, which we apply to tick-by-tick data from CAC40 stocks. On this dataset, the model is found to explain a significant part of the variance of prices. We then evaluate the optimal strategy with a series of backtests, which show that it is profitable on average, although realistic transaction costs can prevent manipulation strategies. In the second part of the thesis, we turn to intra-day volatility modeling. Previous works from the volatility feedback literature mainly focus on the daily time scale, i.e. on close-to-close returns. Our goal is to use a similar approach on shorter time scales. We first present an ARCH-type model which accounts for the contributions of past intra-day and overnight returns separately. A calibration method for the model is considered, that we use on US and European stocks, and we provide some qualitative insights on the results. The last chapter of the thesis is dedicated to a high-frequency volatility model. We introduce a continuous-time analogue of the QARCH framework, which is also a generalization of Hawkes processes. This new model reproduces several important stylized facts, in particular it generates a time-asymmetric and fat-tailed volatility process

Ce travail de thèse poursuit une perspective double dans l'usage conjoint des méthodes de Monte Carlo séquentielles (MMS) et de l'algorithme Espérance-Maximisation (EM) dans le cadre des modèles de Markov cachés présentant une structure de dépendance markovienne d'ordre supérieur à 1 au niveau de la composante inobservée. Tout d'abord, nous commençons par un exposé succinct de l'assise théorique des deux concepts statistiques à Travers les chapitres 1 et 2 qui leurs sont consacrés. Dans un second temps, nous nous intéressons à la mise en pratique simultanée des deux concepts au chapitre 3 et ce dans le cadre usuel ou la structure de dépendance est d'ordre 1, l'apport des méthodes MMS dans ce travail réside dans leur capacité à approximer efficacement des fonctionnelles conditionnelles bornées, notamment des quantités de filtrage et de lissage dans un cadre non linéaire et non gaussien. Quant à l'algorithme EM, il est motivé par la présence à la fois de variables observables, et inobservables (ou partiellement observées) dans les modèles de Markov Cachés et singulièrement les modèles de volatilité stochastique étudié. Après avoir présenté aussi bien l'algorithme EM que les méthodes MCS ainsi que quelques une de leurs propriétés dans les chapitres 1 et 2 respectivement, nous illustrons ces deux outils statistiques au travers de la calibration d'un modèle de volatilité stochastique. Cette application est effectuée pour des taux change ainsi que pour quelques indices boursiers au chapitre 3. Nous concluons ce chapitre sur un léger écart du modèle de volatilité stochastique canonique utilisé ainsi que des simulations de Monte Carlo portant sur le modèle résultant. Enfin, nous nous efforçons dans les chapitres 4 et 5 à fournir les assises théoriques et pratiques de l'extension des méthodes Monte Carlo séquentielles notamment le filtrage et le lissage particulaire lorsque la structure markovienne est plus prononcée. En guise d’illustration, nous donnons l'exemple d'un modèle de volatilité stochastique dégénéré dont une approximation présente une telle propriété de dépendance
This thesis pursues a double perspective in the joint use of sequential Monte Carlo methods (SMC) and the Expectation-Maximization algorithm (EM) under hidden Mar­kov models having a Markov dependence structure of order grater than one in the unobserved component signal. Firstly, we begin with a brief description of the theo­retical basis of both statistical concepts through Chapters 1 and 2 that are devoted. In a second hand, we focus on the simultaneous implementation of both concepts in Chapter 3 in the usual setting where the dependence structure is of order 1. The contribution of SMC methods in this work lies in their ability to effectively approximate any bounded conditional functional in particular, those of filtering and smoothing quantities in a non-linear and non-Gaussian settings. The EM algorithm is itself motivated by the presence of both observable and unobservable ( or partially observed) variables in Hidden Markov Models and particularly the stochastic volatility models in study. Having presented the EM algorithm as well as the SMC methods and some of their properties in Chapters 1 and 2 respectively, we illustrate these two statistical tools through the calibration of a stochastic volatility model. This application is clone for exchange rates and for some stock indexes in Chapter 3. We conclude this chapter on a slight departure from canonical stochastic volatility model as well Monte Carlo simulations on the resulting model. Finally, we strive in Chapters 4 and 5 to provide the theoretical and practical foundation of sequential Monte Carlo methods extension including particle filtering and smoothing when the Markov structure is more pronounced. As an illustration, we give the example of a degenerate stochastic volatility model whose approximation has such a dependence property

Il est bien connu que l’hypothèse d’une volatilité constante pour le rendement des prix d’actions est insuffisante. En effet le cadre traditionnel de Samuelson-Black-Scholes ne pourrait pas expliquer l’asymétrie de la distribution ou sa leptokurticité. Plusieurs théories ont été proposées pour expliquer ces phénomènes, mais elles pourraient toutes être considérées comme faisant partie de la théorie de la volatilité stochastique. Ces modèles incluent Heston, GARCH, Variance-Gamma et utilisent des mouvements Browniens ainsi que des sauts de Poisson ou Lévy. Une des difficultés principales de la volatilité est qu’elle n’est pas directement observable. Par conséquent, pour estimer les paramètres du modèle, on a besoin du filtrage non-linéaire. On pourrait également utiliser des méthodes Bayesiennes comme les Chaînes de Markov Monte-Carlo. Cette thèse est centrée sur les filtrages non-Gaussiens de même que sur la comparaison des distributions obtenues dans le monde réel avec celles obtenues dans le cadre risque-neutre
It is widely accepted today that an assumption of a constant standard-deviation for the stock-return is not realistic. Indeed the traditional Samuelson-Black-Scholes framework of a lognormal distribution fails to explain the existence of leptokurticity (fat tails) as well as the asymmetry (negative skew) observed in the stock-return distribution. Many different theories have been recently suggested to deal with this phenomenon, but they could all be classified under the title of Stochastic Volatility (SV). Popular SV models include GARCH, Jump-Diffusion, Heston and the Variance-Gamma models. Most of them use either Gaussian innovations with Poisson jumps or other Levy distributions such as Gamma or Ornstein-Uhlenbeck. One of the main difficulties while working with an SV model is that the actual instantaneous volatility is not observable in the market and therefore needs to be modeled as a hidden state. This means that in order to calibrate a model to the stock market, one needs to use a usually nonlinear and/ or non-Gaussian Filter. An alternative would be to use a Bayesian Markov-Chain Monte-Carlo approach. This calibration will then provide us with an estimation of the statistical (or real-world) distribution of the stock-return. This thesis focuses on Nonlinear and Non-Gaussian Filtering as well as the comparison between the Statistical and Risk-Neutral distributions

La thèse consiste à comparer des modèles d'évaluation d'options européennes, aussi bien au niveau de l'évaluation (Black & Scholes, réseaux de neurones, modèles à volatilité stochastique) , qu'au niveau de la gestion des risques (Black &Scholes et réseaux de
neurones), en se basant sur deux bases d'options européennes, sur l'indice CAC 40, cotées sur le MONEP: la première base est une base intraday s'étalant du mois de janvier 1998 au mois de juin 1998 et la seconde est journalière s'étalant du mois de janvier1997 au mois de décembre 1999). Après traitement, ces bases sont découpées par contrats et par classes, selon la parité et la durée de vie résiduelle.

Le modèle de Blacket Scholes reste le modèle de référence sur les marchés des dérivés. Sa parcimonie et sa maniabilité sont certes attractives. Il ne faut cependant pas perdre de vue les hypothèses restrictives, voire simplistes, qui lui servent de base et qui limitent sa capacité à reproduire la dynamique du marché. Afin de refléter un peu mieux cette dynamique, nous introduisons un modèle d’évaluation des options à changement de régime avec sauts. Sous ce modèle, l’hypothèse de complétude des marchés n’est plus valable. Les sources d’incertitude sont plus nombreuses que les instruments disponibles à la couverture. On ne parle plus de réplication/couverture parfaite mais plutôt de réplication optimale dans un sens à définir. Dans cette thèse, on suppose que le marché peut être décrit par plusieurs «régimes» (ou encore par des «modes») re?étant l’état de l’économie, le comportement général des investisseurs et leurs tendances. Pour chacun de ces régimes, le sous-jacent est caractérisé par un niveau de volatilité et de rendement donné. Avec en plus, et a priori des discontinuités du prix du sous-jacent à chaque fois qu’une transition d’un régime à un autre a lieu. La thèse comprend trois parties: 1.Modélisation du problème et application de la théorie du contrôle stochastique. Par l’utilisation du principe de programmation dynamique et la considération des différents régimes de marché, on aboutit à un système de M (le nombre de régimes) équations de Hamilton Jacobi Bellman «HJB» couplées. 2.La résolution numérique de l’équation HJB pour l’évolution d’options, par différences finies généralisées. 3.L’estimation des paramètres du modèle par un filtre récursif, qui produit une estimation récursive d’un état inconnu au vu d’observation bruitée supposée continue, dans le cas où l’état inconnu serait modélisé par une chaîne de Markov à temps discret et espace d’état fini
Abstract

Cette thèse présente trois contributions indépendantes. La première partie se concentre sur la modélisation de la moyenne conditionnelle des rendements du marché actions : le rendement espéré du marché. Ce dernier est souvent modélisé à l'aide d'un processus AR(1). Cependant, des études montrent que lors de mauvaises périodes économiques la prédictibilité des rendements est plus élevée. Etant donné que le modèle AR(1) exclut par construction cette propriété, nous proposons d'utiliser un modèle CIR. Les implications sont étudiées dans le cadre d'un modèle espace-état bayésien. La deuxième partie est dédiée à la modélisation de la volatilité des actions et des volumes de transaction. La relation entre ces deux quantités a été justifiée par l'hypothèse de mélange de distribution (MDH). Cependant, cette dernière ne capture pas la persistance de la variance, à la différence des spécifications GARCH. Nous proposons un modèle à deux facteurs combinant les deux approches, afin de dissocier les variations de volatilité court terme et long terme. Le modèle révèle plusieurs régularités importantes sur la relation volume-volatilité. La troisième partie s'intéresse à l'analyse des stratégies d'investissement optimales sous contrainte «drawdown ». Le problème étudié est celui de la maximisation d'utilité à horizon fini pour différentes fonctions d'utilité. Nous calculons les stratégies optimales en résolvant numériquement l'équation de Hamilton-Jacobi-Bellman, qui caractérise le principe de programmation dynamique correspondant. En se basant sur un large panel d'expérimentations numériques, nous analysons les divergences des allocations optimales
This PhD thesis presents three independent contributions. The first part is concentrated on the modeling of the conditional mean of stock market returns: the expected market return. The latter is often modeled as an AR(1) process. However, empirical studies have found that during bad times return predictability is higher. Given that the AR(1) model excludes by construction this property, we propose to use instead a CIR model. The implications of this specification are studied within a flexible Bayesian state-space model. The second part is dedicated to the modeling of stocks volatility and trading volume. The empirical relationship between these two quantities has been justified by the Mixture of Distribution Hypothesis (MDH). However, this framework notably fails to capture the obvious persistence in stock variance, unlike GARCH specifications. We propose a two-factor model of volatility combining both approaches, in order to disentangle short-run from long-run volatility variations. The model reveals several important regularities on the volume-volatility relationship. The third part of the thesis is concerned with the analysis of optimal investment strategies under the drawdown constraint. The finite horizon expectation maximization problem is studied for different types of utility functions. We compute the optimal investments strategies, by solving numerically the Hamilton–Jacobi–Bellman equation, that characterizes the dynamic programming principle related to the stochastic control problem. Based on a large panel of numerical experiments, we analyze the divergences of optimal allocation programs

Cette thèse est consacrée à l'approximation de l'espérance d'une fonctionnelle (pouvant dépendre de toute la trajectoire) appliquée à un processus de diffusion (pouvant être multidimensionnel). La motivation de ce travail vient des mathématiques financières où la valorisation d'options se réduit au calcul de telles espérances. La rapidité des calculs de prix et des procédures de calibration est une contrainte opérationnelle très forte et nous apportons des outils temps-réel (ou du moins plus compétitifs que les simulations de Monte Carlo dans le cas multidimensionnel) afin de combler ces besoins. Pour obtenir des formules d'approximation, on choisit un modèle proxy dans lequel les calculs analytiques sont possibles, puis nous utilisons des développements stochastiques autour de ce modèle proxy et le calcul de Malliavin afin d'approcher les quantités d'intérêt. Dans le cas où le calcul de Malliavin ne peut pas être appliqué, nous développons une méthodologie alternative combinant calcul d'Itô et arguments d'EDP. Toutes les approches (allant des EDPs à l'analyse stochastique) permettent d'obtenir des formules explicites et des estimations d'erreur précises en fonction des paramètres du modèle. Bien que le résultat final soit souvent le même, la dérivation explicite du développement peut être très différente et nous comparons les approches, tant du point de vue de la manière dont les termes correctifs sont rendus explicites que des hypothèses requises pour obtenir les estimées d'erreur. Nous considérons différentes classes de modèles et fonctionnelles lors des quatre Parties de la thèse. Dans la Partie I, nous nous concentrons sur les modèles à volatilité locale et nous obtenons des nouvelles formules d'approximation pour les prix, les sensibilités (delta) et les volatilités implicites des produits vanilles surpassant en précision les formules connues jusque-là. Nous présentons aussi des nouveaux résultats concernant la valorisation des options à départ différé. La Partie II traite de l'approximation analytique des prix vanilles dans les modèles combinant volatilité locale et stochastique (type Heston). Ce modèle est très délicat à analyser car ses moments ne sont pas tous finis et qu'il n'est pas régulier au sens de Malliavin. L'analyse d'erreur est originale et l'idée est de travailler sur une régularisation appropriée du payoff et sur un modèle habilement modifié, régulier au sens de Malliavin et à partir duquel on peut contrôler la distance par rapport au modèle initial. La Partie III porte sur la valorisation des options barrières régulières dans le cadre des modèles à volatilité locale. C'est un cas non considéré dans la littérature, difficile à cause de l'indicatrice des temps de sorties. Nous mélangeons calcul d'Itô, arguments d'EDP, propriétés de martingales et de convolutions temporelles de densités afin de décomposer l'erreur d'approximation et d'expliciter les termes correctifs. Nous obtenons des formules d'approximation explicites et très précises sous une hypothèse martingale. La Partie IV présente une nouvelle méthodologie (dénotée SAFE) pour l'approximation en loi efficace des diffusions multidimensionnelles dans un cadre assez général. Nous combinons l'utilisation d'un proxy Gaussien pour approcher la loi de la diffusion multidimensionnelle et une interpolation locale de la fonction terminale par éléments finis. Nous donnons une estimation de la complexité de notre méthodologie. Nous montrons une efficacité améliorée par rapport aux simulations de Monte Carlo dans les dimensions petites et moyennes (jusqu'à 10).

L’objet de cette thèse est l’étude de problèmes d’évaluation d’options dans les modèles à volatilité stochastique. La première partie est centrée sur les options américaines dans le modèle de Heston. Nous donnons d’abord une caractérisation analytique de la fonction de valeur d’une option américaine comme l’unique solution du problème d’obstacle parabolique dégénéré associé. Notre approche est basée sur des inéquations variationelles dans des espaces de Sobolev avec poids étendant les résultats récents de Daskalopoulos et Feehan (2011, 2016) et Feehan et Pop (2015). On étudie aussi les propriétés de la fonction de valeur d’une option américaine. En particulier, nous prouvons que, sous des hypothèses convenables sur le payoff, la fonction de valeur est décroissante par rapport à la volatilité. Ensuite nous nous concentrons sur le put américaine et nous étendons quelques résultats qui sont bien connus dans le monde Black-Scholes. En particulier nous prouvons la convexité stricte de la fonction de valeur dans la région de continuation, quelques propriétés de la frontière libre, la formule de Prime d’Exercice Anticipée et une forme faible de la propriété du smooth fit. Les techniques utilisées sont de type probabiliste. Dans la deuxième partie nous abordons le problème du calcul numérique du prix des options européennes et américaines dans des modèles à volatilité stochastiques et avec sauts. Nous étudions d’abord le modèle de Bates-Hull-White, c’est-à-dire le modèle de Bates avec un taux d’intérêt stochastique. On considère un algorithme hybride rétrograde qui utilise une approximation par chaîne de Markov (notamment un arbre “avec sauts multiples”) dans la direction de la volatilité et du taux d’intérêt et une approche (déterministe) par différence finie pour traiter le processus de prix d’actif. De plus, nous fournissons une procédure de simulation pour des évaluations Monte Carlo. Les résultats numériques montrent la fiabilité et l’efficacité de ces méthodes. Finalement, nous analysons le taux de convergence de l’algorithme hybride appliqué à des modèles généraux de diffusion avec sauts. Nous étudions d’abord la convergence faible au premier ordre de chaînes de Markov vers la diffusion sous des hypothèses assez générales. Ensuite nous prouvons la convergence de l’algorithme: nous étudions la stabilité et la consistance de la méthode hybride par une technique qui exploite les caractéristiques probabilistes de l’approximation par chaîne de Markov
We study option pricing problems in stochastic volatility models. In the first part of this thesis we focus on American options in the Heston model. We first give an analytical characterization of the value function of an American option as the unique solution of the associated (degenerate) parabolic obstacle problem. Our approach is based on variational inequalities in suitable weighted Sobolev spaces and extends recent results of Daskalopoulos and Feehan (2011, 2016) and Feehan and Pop (2015). We also investigate the properties of the American value function. In particular, we prove that, under suitable assumptions on the payoff, the value function is nondecreasing with respect to the volatility variable. Then, we focus on an American put option and we extend some results which are well known in the Black and Scholes world. In particular, we prove the strict convexity of the value function in the continuation region, some properties of the free boundary function, the Early Exercise Price formula and a weak form of the smooth fit principle. This is done mostly by using probabilistic techniques.In the second part we deal with the numerical computation of European and American option prices in jump-diffusion stochastic volatility models. We first focus on the Bates-Hull-White model, i.e. the Bates model with a stochastic interest rate. We consider a backward hybrid algorithm which uses a Markov chain approximation (in particular, a “multiple jumps” tree) in the direction of the volatility and the interest rate and a (deterministic) finite-difference approach in order to handle the underlying asset price process. Moreover, we provide a simulation scheme to be used for Monte Carlo evaluations. Numerical results show the reliability and the efficiency of the proposed methods.Finally, we analyze the rate of convergence of the hybrid algorithm applied to general jump-diffusion models. We study first order weak convergence of Markov chains to diffusions under quite general assumptions. Then, we prove the convergence of the algorithm, by studying the stability and the consistency of the hybrid scheme, in a sense that allows us to exploit the probabilistic features of the Markov chain approximation

Cette étude a pour but de contribuer à l’avancement des connaissances dans le domaine des systèmes de gestion de ponts (Bridge Management System (BMS)) par le développement d’un outil décisionnel pour optimiser les réparations sur les ponts. Cet outil décisionnel se base sur la valeur actualisée nette pour considérer le moment optimal de réparation. Il met ainsi à l’avant-plan la création de richesse permise par un réseau routier efficace. De plus, il permet d’étudier l’incertitude sur plusieurs variables, soit les valeurs financières d’inflation et d’actualisation, ainsi que l’évolution du débit routier. La flexibilité de l’outil décisionnel permet de vérifier l’impact de plusieurs variables. Ainsi, le modèle de détérioration présentement utilisée par le ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports du Québec est comparé à deux autres modèles, soit un modèle markovien basé sur la théorie des chaînes de Markov et un modèle stochastique développé dans le cadre de cette étude. Le projet innove en considérant les revenus générés par un pont et l’incertitude sur les variables futures de détérioration d’éléments de ponts, d’inflation et d’actualisation, ainsi que celles relatives à l’évolution du débit routier. Considérant la récente implantation du système de gestion du ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports, cette étude se base sur plusieurs hypothèses. Pour cette étude, la durée de vie maximale du pont est établie à 100 ans, la dégradation et la réparation d’un ouvrage est analysée aux 5 ans et une seule réparation majeure peut être effectuée sur la durée de vie. De plus, cette réparation permet de remettre le pont dans son état initial (neuf) et la détérioration de quelques éléments principaux (la dalle en béton armé et les poutres d’acier) du pont représente la détérioration globale de la structure. En se basant sur les données du ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports et à l’aide d’une analyse probabiliste de 20 000 simulations, l’étude met en évidence l’importance de considérer la variabilité sur la détérioration d’un élément/pont, sur le taux d’intérêt et dans une moindre mesure, l’inflation. Ainsi, lorsque seul l’état de la dalle représente l’état global du pont et en utilisant l’approche déterministe, une réparation entre 25 et 30 ans est appropriée. Un taux d’intérêt plutôt faible peut même repousser ce choix à 35 ans. Le choix de date optimale de réparation est très étalé avec l’approche markovienne considérant les probabilités élevées de maintien du pont en bon état. Finalement, l’approche stochastique favorise une réparation entre 20 et 35 ans selon la rapidité de la détérioration. Ce choix peut encore une fois changer légèrement avec l’ajout de taux d’intérêt et d’inflation variables. Lorsque seul l’état de la dalle et des poutres est considéré représenter l’état de l’ensemble du pont, l’approche déterministe propose une réparation à 25 ans pour le dalle en béton armé et une réparation à 30 ans pour les poutres en acier. Les paramètres financiers stochastiques peuvent affecter ce choix rendant possible une réparation optimale de 25 à 35 ans pour les deux types d’éléments. Les moments optimaux de réparation sont très étalés pour l’approche markovienne considérant les probabilités élevées de maintien des éléments en bon état. Finalement, l’approche stochastique propose une réparation entre 20 et 35 ans pour le dalle en béton armé et entre 15 et 40 ans pour les poutres en acier. Ces moments de réparations sont aussi affectés légèrement par l’ajout d’un taux d’intérêt et d’inflation variables. Une analyse de sensibilité permet de considérer l’impact de plusieurs paramètres du modèle considéré, soit la matrice de transition, la pénalité d’état, la variabilité de la matrice pour une détérioration stochastique et l’ajout d’un avantage de réparation simultanée à deux éléments. Une modification de la matrice de transition a surtout un impact sur la volatilité des résultats, alors qu’une modification sur la pénalité d’état crée une translation sur la distribution du moment optimal de réparation pour une détérioration de type markovienne et stochastique. La variabilité de la matrice pour une détérioration stochastique a directement un impact sur la volatilité du moment optimal de réparation. Plus le pourcentage de variation de la matrice est faible, plus les moments optimaux de réparation seront concentrés (plage moins étendue). Finalement, s’il est considéré que la réparation simultanée de deux éléments coûte moins cher que lorsque ces deux éléments sont réparés à des dates différentes (avantage de réparation simultanée de deux éléments plutôt que deux réparations distinctes), il y alors un impact sur le moment optimal de réparation. Cet effet est principalement perceptible lorsque les dates de réparation optimales sont séparées de moins de 10 ans. Pour une détérioration déterministe, il suffit que la réparation simultanée coûte de 3,72% de moins que deux réparations distinctes pour favoriser de réparer les deux éléments simultanément à 30 ans, la dalle étant réparée à 25 ans sans avantage (réduction des coût) de réparation simultanée. Cependant, un avantage de réparation simultanée a peu d’impact sur le moment optimal de réparation lorsque la détérioration se base sur un modèle markovien en raison de la grande répartition des moments optimaux de réparation. Enfin, l’avantage de réparation simultanée a un impact considérable pour une détérioration stochastique, la majorité des réparations se produisant entre 15 et 40 ans.
This study extends the existing literature on Bridge Management Systems (BMS) by developing a decision-making program to optimize bridge rehabilitations. This decision-making tool analyses the net present value to consider the optimal moment to repair a bridge. It highlights wealth creation by the maintenance of an efficient road network. Moreover, it allows the study of uncertainty on several parameters, such as financial values of inflation and interest rates as well as the evolution of traffic flow. The ability of the decision-making tool to verify the impact of several variables and the deterioration model currently used by the ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports is compared to two other models; a Markovian model and a stochastic model developed under this study. This project breaks new ground by considering the revenue generated by the bridge’s efficiency. It also considers uncertainty on several parameters, such as financial values of inflation and interest rate, and the evolution of traffic flow. Considering the recent establishment of the management system used by the ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports, this study is based on several assumptions. The life span of the bridge is limited to 100 years, degradation and repairs can only be done every 5 years, a single repair can be made over the bridge lifespan and the bridge condition is represented by only a few bridge components (elements). The study highlights the importance of considering variability on the deterioration of an element/bridge, interest rates and, to a lesser extent, inflation based on the ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports data and using a probabilistic analysis of 20,000 simulations. Thus, when the bridge is only represented by its reinforced concrete deck and using the deterministic deterioration approach, a repair between 25 and 30 years is appropriate. A rather low interest rate can even push this choice to 35 years. This choice is very broad with the Markovian approach considering the high probabilities of keeping the bridge in good condition. Finally, the stochastic approach favors repair between 20 and 35 years depending on the speed of deterioration. This choice may again change slightly with the addition of both a variable interest rate and a variable inflation rate. When a reinforced concrete deck and steel beams are considered to represent the entire bridge, the deterministic approach suggests a 25-year repair for the reinforced concrete deck and a 30-year repair for the steel beams. Stochastic financial parameters can affect this choice, making an optimal repair of 25 to 35 years possible for both elements. The optimal moments of repair are very spread out for the Markovian approach considering the high probabilities of maintaining the elements in good condition. Finally, the stochastic approach proposes a repair between 20 and 35 years for the reinforced concrete deck and between 15 and 40 years for the steel beams. These repairs are slightly affected by the addition of a variable interest rate and inflation rate as well. An in-depth analysis shows the impact that several parameters have on the model considered. These parameters include: the transition matrix, the state penalty, the variability of the matrix for stochastic deterioration, and the addition of a simultaneous repair advantage. A change in the transition matrix mainly has an impact on the volatility of the results, whereas a modification on the state penalty shifts the optimal repair time distribution for Markovian and stochastic deteriorations. The variability of the matrix for stochastic deterioration directly affects the volatility of the optimal repair time. For example, the lower the percentage of variation of the matrix, the more the optimal repair moments will be concentrated (or fixed). Finally, the implementation of a simultaneous repair benefit mainly has an impact when the optimal repair time is within 10 years of a simultaneous repair. For a deterministic deterioration, a reduction in costs of 3.72% is sufficient to reconcile repair dates to 30 years, the bridge being repair at 25 years without this benefit. However, this advantage has little impact on Markovian deterioration due to the wide distribution of optimal repair times but a considerable impact on stochastic deterioration, with the majority of repairs occurring within a range of 15 to 40 years.
Cette étude a pour but de contribuer à l’avancement des connaissances dans le domaine des systèmes de gestion de ponts (Bridge Management System (BMS)) par le développement d’un outil décisionnel pour optimiser les réparations sur les ponts. Cet outil décisionnel se base sur la valeur actualisée nette pour considérer le moment optimal de réparation. Il met ainsi à l’avant-plan la création de richesse permise par un réseau routier efficace. De plus, il permet d’étudier l’incertitude sur plusieurs variables, soit les valeurs financières d’inflation et d’actualisation, ainsi que l’évolution du débit routier. La flexibilité de l’outil décisionnel permet de vérifier l’impact de plusieurs variables. Ainsi, le modèle de détérioration présentement utilisée par le ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports du Québec est comparé à deux autres modèles, soit un modèle markovien basé sur la théorie des chaînes de Markov et un modèle stochastique développé dans le cadre de cette étude. Le projet innove en considérant les revenus générés par un pont et l’incertitude sur les variables futures de détérioration d’éléments de ponts, d’inflation et d’actualisation, ainsi que celles relatives à l’évolution du débit routier. Considérant la récente implantation du système de gestion du ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports, cette étude se base sur plusieurs hypothèses. Pour cette étude, la durée de vie maximale du pont est établie à 100 ans, la dégradation et la réparation d’un ouvrage est analysée aux 5 ans et une seule réparation majeure peut être effectuée sur la durée de vie. De plus, cette réparation permet de remettre le pont dans son état initial (neuf) et la détérioration de quelques éléments principaux (la dalle en béton armé et les poutres d’acier) du pont représente la détérioration globale de la structure. En se basant sur les données du ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports et à l’aide d’une analyse probabiliste de 20 000 simulations, l’étude met en évidence l’importance de considérer la variabilité sur la détérioration d’un élément/pont, sur le taux d’intérêt et dans une moindre mesure, l’inflation. Ainsi, lorsque seul l’état de la dalle représente l’état global du pont et en utilisant l’approche déterministe, une réparation entre 25 et 30 ans est appropriée. Un taux d’intérêt plutôt faible peut même repousser ce choix à 35 ans. Le choix de date optimale de réparation est très étalé avec l’approche markovienne considérant les probabilités élevées de maintien du pont en bon état. Finalement, l’approche stochastique favorise une réparation entre 20 et 35 ans selon la rapidité de la détérioration. Ce choix peut encore une fois changer légèrement avec l’ajout de taux d’intérêt et d’inflation variables. Lorsque seul l’état de la dalle et des poutres est considéré représenter l’état de l’ensemble du pont, l’approche déterministe propose une réparation à 25 ans pour le dalle en béton armé et une réparation à 30 ans pour les poutres en acier. Les paramètres financiers stochastiques peuvent affecter ce choix rendant possible une réparation optimale de 25 à 35 ans pour les deux types d’éléments. Les moments optimaux de réparation sont très étalés pour l’approche markovienne considérant les probabilités élevées de maintien des éléments en bon état. Finalement, l’approche stochastique propose une réparation entre 20 et 35 ans pour le dalle en béton armé et entre 15 et 40 ans pour les poutres en acier. Ces moments de réparations sont aussi affectés légèrement par l’ajout d’un taux d’intérêt et d’inflation variables. Une analyse de sensibilité permet de considérer l’impact de plusieurs paramètres du modèle considéré, soit la matrice de transition, la pénalité d’état, la variabilité de la matrice pour une détérioration stochastique et l’ajout d’un avantage de réparation simultanée à deux éléments. Une modification de la matrice de transition a surtout un impact sur la volatilité des résultats, alors qu’une modification sur la pénalité d’état crée une translation sur la distribution du moment optimal de réparation pour une détérioration de type markovienne et stochastique. La variabilité de la matrice pour une détérioration stochastique a directement un impact sur la volatilité du moment optimal de réparation. Plus le pourcentage de variation de la matrice est faible, plus les moments optimaux de réparation seront concentrés (plage moins étendue). Finalement, s’il est considéré que la réparation simultanée de deux éléments coûte moins cher que lorsque ces deux éléments sont réparés à des dates différentes (avantage de réparation simultanée de deux éléments plutôt que deux réparations distinctes), il y alors un impact sur le moment optimal de réparation. Cet effet est principalement perceptible lorsque les dates de réparation optimales sont séparées de moins de 10 ans. Pour une détérioration déterministe, il suffit que la réparation simultanée coûte de 3,72% de moins que deux réparations distinctes pour favoriser de réparer les deux éléments simultanément à 30 ans, la dalle étant réparée à 25 ans sans avantage (réduction des coût) de réparation simultanée. Cependant, un avantage de réparation simultanée a peu d’impact sur le moment optimal de réparation lorsque la détérioration se base sur un modèle markovien en raison de la grande répartition des moments optimaux de réparation. Enfin, l’avantage de réparation simultanée a un impact considérable pour une détérioration stochastique, la majorité des réparations se produisant entre 15 et 40 ans.
Cette étude a pour but de contribuer à l’avancement des connaissances dans le domaine des systèmes de gestion de ponts (Bridge Management System (BMS)) par le développement d’un outil décisionnel pour optimiser les réparations sur les ponts. Cet outil décisionnel se base sur la valeur actualisée nette pour considérer le moment optimal de réparation. Il met ainsi à l’avant-plan la création de richesse permise par un réseau routier efficace. De plus, il permet d’étudier l’incertitude sur plusieurs variables, soit les valeurs financières d’inflation et d’actualisation, ainsi que l’évolution du débit routier. La flexibilité de l’outil décisionnel permet de vérifier l’impact de plusieurs variables. Ainsi, le modèle de détérioration présentement utilisée par le ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports du Québec est comparé à deux autres modèles, soit un modèle markovien basé sur la théorie des chaînes de Markov et un modèle stochastique développé dans le cadre de cette étude. Le projet innove en considérant les revenus générés par un pont et l’incertitude sur les variables futures de détérioration d’éléments de ponts, d’inflation et d’actualisation, ainsi que celles relatives à l’évolution du débit routier. Considérant la récente implantation du système de gestion du ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports, cette étude se base sur plusieurs hypothèses. Pour cette étude, la durée de vie maximale du pont est établie à 100 ans, la dégradation et la réparation d’un ouvrage est analysée aux 5 ans et une seule réparation majeure peut être effectuée sur la durée de vie. De plus, cette réparation permet de remettre le pont dans son état initial (neuf) et la détérioration de quelques éléments principaux (la dalle en béton armé et les poutres d’acier) du pont représente la détérioration globale de la structure. En se basant sur les données du ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l'Électrification des transports et à l’aide d’une analyse probabiliste de 20 000 simulations, l’étude met en évidence l’importance de considérer la variabilité sur la détérioration d’un élément/pont, sur le taux d’intérêt et dans une moindre mesure, l’inflation. Ainsi, lorsque seul l’état de la dalle représente l’état global du pont et en utilisant l’approche déterministe, une réparation entre 25 et 30 ans est appropriée. Un taux d’intérêt plutôt faible peut même repousser ce choix à 35 ans. Le choix de date optimale de réparation est très étalé avec l’approche markovienne considérant les probabilités élevées de maintien du pont en bon état. Finalement, l’approche stochastique favorise une réparation entre 20 et 35 ans selon la rapidité de la détérioration. Ce choix peut encore une fois changer légèrement avec l’ajout de taux d’intérêt et d’inflation variables. Lorsque seul l’état de la dalle et des poutres est considéré représenter l’état de l’ensemble du pont, l’approche déterministe propose une réparation à 25 ans pour le dalle en béton armé et une réparation à 30 ans pour les poutres en acier. Les paramètres financiers stochastiques peuvent affecter ce choix rendant possible une réparation optimale de 25 à 35 ans pour les deux types d’éléments. Les moments optimaux de réparation sont très étalés pour l’approche markovienne considérant les probabilités élevées de maintien des éléments en bon état. Finalement, l’approche stochastique propose une réparation entre 20 et 35 ans pour le dalle en béton armé et entre 15 et 40 ans pour les poutres en acier. Ces moments de réparations sont aussi affectés légèrement par l’ajout d’un taux d’intérêt et d’inflation variables. Une analyse de sensibilité permet de considérer l’impact de plusieurs paramètres du modèle considéré, soit la matrice de transition, la pénalité d’état, la variabilité de la matrice pour une détérioration stochastique et l’ajout d’un avantage de réparation simultanée à deux éléments. Une modification de la matrice de transition a surtout un impact sur la volatilité des résultats, alors qu’une modification sur la pénalité d’état crée une translation sur la distribution du moment optimal de réparation pour une détérioration de type markovienne et stochastique. La variabilité de la matrice pour une détérioration stochastique a directement un impact sur la volatilité du moment optimal de réparation. Plus le pourcentage de variation de la matrice est faible, plus les moments optimaux de réparation seront concentrés (plage moins étendue). Finalement, s’il est considéré que la réparation simultanée de deux éléments coûte moins cher que lorsque ces deux éléments sont réparés à des dates différentes (avantage de réparation simultanée de deux éléments plutôt que deux réparations distinctes), il y alors un impact sur le moment optimal de réparation. Cet effet est principalement perceptible lorsque les dates de réparation optimales sont séparées de moins de 10 ans. Pour une détérioration déterministe, il suffit que la réparation simultanée coûte de 3,72% de moins que deux réparations distinctes pour favoriser de réparer les deux éléments simultanément à 30 ans, la dalle étant réparée à 25 ans sans avantage (réduction des coût) de réparation simultanée. Cependant, un avantage de réparation simultanée a peu d’impact sur le moment optimal de réparation lorsque la détérioration se base sur un modèle markovien en raison de la grande répartition des moments optimaux de réparation. Enfin, l’avantage de réparation simultanée a un impact considérable pour une détérioration stochastique, la majorité des réparations se produisant entre 15 et 40 ans.

Cette thèse se divise en trois parties. La première partie est constituée des chapitres 2 et 3 dans laquelle nous considérons des modèles qui décrivent l'évolution d'un sous-jacent dans le monde des actions ainsi que l'évolution des taux d'intérêt. Ces modèles, qui utilisent les processus de Wishart, appartiennent à la classe affine et généralisent les modèles de Heston multi-dimensionnels. Nous étudions les propriétés intrinsèques de ces modèles et nous nous intéressons à l'évaluation des options vanilles. Après avoir rappelé certaines méthodes d'évaluation, nous introduisons des méthodes d'approximation fournissant des formules fermées du smile asymptotique. Ces méthodes facilitent la procédure de calibration et permettent une analyse intéressante des paramètres. La deuxième partie, du chapitre 4 au chapitre 6, étudie les risques de mortalité et de longévité. Nous rappelons tout d'abord les concepts généraux du risque de longévité et un ensemble de problématiques sous-jacentes à ce risque. Nous présentons ensuite un modèle de mortalité individuelle qui tient compte de l'âge et d'autres caractéristiques de l'individu qui sont explicatives de mortalité. Nous calibrons le modèle de mortalité et nous analysons l'influence des certaines caractéristiques individuelles. Enfin, nous introduisons un modèle microscopique de dynamique de population qui permet de modéliser l'évolution dans le temps d'une population structurée par âge et par traits. Chaque individu évolue dans le temps et est susceptible de donner naissance à un enfant, de changer de caractéristiques et de décéder. Ce modèle tient compte de l'évolution, éventuellement stochastique, des taux démographiques individuels dans le temps. Nous décrivons aussi un lien micro/macro qui fournit à ce modèle microscopique de bonnes propriétés macroscopiques. La troisième partie, concernant les chapitres 7 et 8, s'intéresse aux applications des modélisations précédentes. La première application est une application démographique puisque le modèle microscopique de dynamique de population permet d'effectuer des projections démographiques de la population française. Nous mettons aussi en place une étude démographique du problème des retraites en analysant les solutions d'une politique d'immigration et d'une réforme sur l'âge de départ à la retraite. La deuxième application concerne l'étude des produits d'assurance-vie associant les risques de longévité et de taux d'intérêt qui ont été étudiés en détails dans les deux premières parties de la thèse. Nous nous intéressons tout d'abord à l'étude du risque de base qui est généré par l'hétérogénéité des portefeuilles de rentes. De plus, nous introduisons la Life Nominal Chooser Swaption (LNCS) qui est un produit de transfert de risque des produits d'assurance-vie : ce produit a une structure très intéressante et permet à une assurance détenant un portefeuille de rente de transférer intégralement son risque de taux d'intérêt à une banque.

Cette thèse contient deux sujets différents la simulation d'événements rares et un transport d'homotopie pour l'estimation du modèle de volatilité stochastique, dont chacun est couvert dans une partie distincte de cette thèse. Les méthodes de particules, qui généralisent les modèles de Markov cachés, sont largement utilisées dans différents domaines tels que le traitement du signal, la biologie, l'estimation d'événements rares, la finance, etc. Il existe un certain nombre d'approches basées sur les méthodes de Monte Carlo, tels que Markov Chain Monte Carlo (MCMC), Monte Carlo séquentiel (SMC). Nous appliquons des algorithmes SMC pour estimer les probabilités de défaut dans un processus d'intensité basé sur un processus stable afin de calculer un ajustement de valeur de crédit (CV A) avec le wrong way risk (WWR). Nous proposons une nouvelle approche pour estimer les événements rares, basée sur la génération de chaînes de Markov en simulant le système hamiltonien. Nous démontrons les propriétés, ce qui nous permet d'avoir une chaîne de Markov ergodique et nous montrons la performance de notre approche sur l'exemple que nous rencontrons dans la valorisation des options. Dans la deuxième partie, nous visons à estimer numériquement un modèle de volatilité stochastique, et à le considérer dans le contexte d'un problème de transport, lorsque nous aimerions trouver «un plan de transport optimal» qui représente la mesure d'image. Dans un contexte de filtrage, nous le comprenons comme le transport de particules d'une distribution antérieure à une distribution postérieure dans le pseudo-temps. Nous avons également proposé de repondérer les particules transportées, de manière à ce que nous puissions nous diriger vers la zone où se concentrent les particules de poids élevé. Nous avons montré sur l'exemple du modèle de la volatilité stochastique de Stein-Stein l'application de notre méthode et illustré le biais et la variance
The thesis introduces simulation techniques that are based on particle methods and it consists of two parts, namely rare event simulation and a homotopy transport for stochastic volatility model estimation. Particle methods, that generalize hidden Markov models, are widely used in different fields such as signal processing, biology, rare events estimation, finance, etc. There are a number of approaches that are based on Monte Carlo methods that allow to approximate a target density such as Markov Chain Monte Carlo (MCMC), sequential Monte Carlo (SMC). We apply SMC algorithms to estimate default probabilities in a stable process based intensity process to compute a credit value adjustment (CV A) with a wrong way risk (WWR). We propose a novel approach to estimate rare events, which is based on the generation of Markov Chains by simulating the Hamiltonian system. We demonstrate the properties, that allows us to have ergodic Markov Chain and show the performance of our approach on the example that we encounter in option pricing.In the second part, we aim at numerically estimating a stochastic volatility model, and consider it in the context of a transportation problem, when we would like to find "an optimal transport map" that pushes forward the measure. In a filtering context, we understand it as the transportation of particles from a prior to a posterior distribution in pseudotime. We also proposed to reweight transported particles, so as we can direct to the area, where particles with high weights are concentrated. We showed the application of our method on the example of option pricing with Stein­Stein stochastic volatility model and illustrated the bias and variance

Cette thèse étudie la valorisation d'options de change européennes et dépendantes du chemin suivi dans un cadre de volatilité stochastique. Le recours à une volatilité aléatoire est justifie par des études économétriques dans le premier chapitre. Le second chapitre met en perspective différents modèles d'évaluation d'options européennes avec une volatilité stochastique et montre à l'aide d'une étude empirique sur le marché des options sur dollar-mark que le modèle de heston (1993) est le plus apte à reproduire la surface de volatilité observée. Une procédure de calibrage permet d'estimer les valeurs des paramètres du processus de diffusion de la volatilité. La seconde partie de cette thèse est consacrée aux options exotiques et à leur valorisation en prenant en compte le contenu informationnel de la surface de volatilité. La mise en perspective de différentes méthodes d'extraction des fonctions de densité implicite des prix des options font l'objet du troisième chapitre. Le quatrième chapitre étudie différents modèles d'arbres implicites. Ils visent à evaluer des options exotiques à partir d'un arbre deformé de manière à valoriser à leur prix de marché un continuum d'options européennes. L'étude de ces modèles et la mise en oeuvre de celui de Derman et Kani (1994) permet de montrer que ces techniques presentent parfois des opportunités d'arbitrage et supposent que la volatilité est une fonction déterministe du prix du sous-jacent et du temps, ce qui n'est pas verifié de manière empirique. Pour pallier ces problèmes le cinquième chapitre utilise le cadre de volatilité stochastique et une technique de différences finies pour évaluer des options américaines et exotiques. Les écarts de primes par rapport au modèle black et scholes sont expliqués. La convergence des prix du modèle à volatilite stochastique avec ceux d'une réplication statique est mise en evidence sous certaines hypothèses. Ces resultats suggèrent une stratégie de couverture des options à barrières.

La constatation que les prix des actifs boursiers sautent brusquement a conduit à étudier des modèles de marchés avec sauts. Cette thèse va dans cette direction. On y considère des marchés dirigés par des martingales normales qui ont la propriété de représentation chaotique: les martingales vérifiant une équation de structure déterministe, la martingale d'Azéma, etc. On trouve des stratégies de couverture pour les options européennes, asiatiques et Lookback soit par la formule d'Itô, soit par la formule de Clark-Ocone selon la plus appropriée. L'application du calcul de Malliavin au calcul des Greeks est traitée pour les options asiatiques dans le cas d'un marché dirigé par un processus de Poisson. On traite aussi de couverture dans un modèle à volatilité stochastique avec sauts où le prix de l'actif risqué est dirigé par un processus somme d'un mouvement brownien et d'un processus de Poisson 2-dimensionnels. Le marché est incomplet et il existe une infinité de mesures martingales équivalentes. On minimise l'entropie pour choisir telle mesure. Sous celle-ci on calcule la stratégie minimisant la variance.

Nous traitons les modèles d'évaluation d'options à volatilité stochastique en deux parties. Dans la première, deux variables d'état sont prises en considération -le prix du sous-jacent et sa volatilité- alors que, dans la seconde partie, une troisième variable d'état -le taux d'intérêt- est retenue. La première partie est consacrée à une présentation unifiée des travaux de Hull et White, de Stein et Stein, et de Heston dans l'évaluation des options à volatilité stochastique ce qui nous a permit d'établir quelques résultats originaux. En premier lieu, nous avons obtenu une formule plus simple et plus précise du prix de l'option à volatilité stochastique lorsque les variables d'état ne sont pas corrélées. En second lieu, nous avons démontré que la distribution des rendements terminaux de l'actif sous-jacent est alors asymétrique ce qui contredit la théorie défendue par Heston selon laquelle la volatilité stochastique n'entraîne qu'un aplatissement de la densité. Dans la deuxième partie, nous avons proposé une formule analytique du prix de l'option d'achat européenne à volatilité stochastique et à taux d'intérêt stochastique. La formule que nous proposons permet d'éviter de faire intervenir des variables caractérisant l'évolution du taux d'intérêt en ne retenant que le prix -observé- d'une obligation zéro coupon. La comparaison des performances empiriques d'évaluation des formules de prix des options du modèle de Black et Scholes et des modèles à volatilité stochastique révèle que le modèle à volatilité et à taux d'intérêt stochastiques conduit aux plus faibles erreurs d'évaluation des options. Le modèle à volatilité stochastique avec une corrélation non nulle entre les variables d'état surclasse les autres de point de vue des performances de couverture des options en temps continu et en temps discret. Lors d'une volatilité stochastique, le comportement des opérateurs sur le marché financier français est bien décrit par le modèle à trois variables d'état, s'agissant des bonnes anticipations des taux courts. Le modèle à deux variables d'état ne permet de prendre en compte que les anticipations de la volatilité future, mais elles sont bien plus précises que celles obtenue à partir du modèle à trois variables d'état.

Dans le cadre des marchés financiers les hypothèses de rationalité parfaite et de l'homogénéité des agents ne peuvent pas être vérifiées. Les marchés se caractérisent par une grande diversité d'investisseurs possédant une rationalité limité : même s'ils disposent de toute l'information possible, ils sont dans l'incapacité de l'exploiter complètement. L'existence d'un certain nombre d'anomalies (prévisibilité des rentabilités, fluctuation de la volatilité, leptokurticité) a conduit à mieux comprendre les problèmes rencontrés par l'hypothèse d'efficience. Deux types de réponses ont été données, pour essayer de rendre compte de ces anomalies : il s'agit des approches stochastique et chaotique déterministe. Les limites et les insuffisances de ces modèles nous ont amenés à envisager l'approche du chaos stochastique. Afin d'appréhender l'hétérogénéité dans les marchés boursiers, nous utilisons le processus chaotique stochastique MACKEY-GLASS-GARCH, qui prend en considération la dynamique à la fois dans la moyenne et dans la variance conditionnelles. Ce type de modélisation constitue l'objet de cette thèse : identifier la source de la volatilité excessive des cours, afin de mieux comprendre les ajustements des marchés boursiers. Nous montrons que cette volatilité est le résultat des interactions entre agents hétérogènes, qui amplifient le bruit exogène (news) incorporés dans les cours boursiers.

Le caractère erratique de la volatilité des rentabilités boursières constitue un enjeu important qui mène les analystes à chercher la modélisation qui se rapproche le plus possible de la réalité des marchés financiers. Cette thèse de doctorat naît de la volonté d'adresser, à partir d'une analyse comparative des modèles à volatilité stochastique, une réponse aux problématiques liées à la prévision de la volatilité et au pricing des options européennes. Nos études empiriques visant à mesurer le pouvoir prédictif de la volatilité des indices boursiers sont basées sur les modèles à volatilité stochastique en temps discret de type GARCH. Dans cette classe des processus de diffusion, nous choisissons de tester la pertinence des modèles de Duan (1995) et de Heston & Nandi (2000) pour l'évaluation des options. Par ailleurs, les modèles à volatilité stochastique en temps continu, ont permis de refléter au plus près l'activité en temps réel des marchés financiers. En effet, la recherche s'est orientée vers des modélisations reproduisant les fortes variations des rendements financiers, tel qu'un crash boursier. Nous nous appuyons ainsi sur les trois modèles, à savoir le modèle à volatilité stochastique (Heston (1993), le modèle de diffusion qui introduit une composante des sauts dans les rendements du support (Bates (1996) et le modèle de diffusion qui introduit des sauts dans les rendements et dans la volatilité du sous-jacent (Duffie, Pan & Singleton (2000). Cependant, la volatilité et les sauts qui interviennent dans ces modèles présentent une structure latente qui constitue une source de difficulté dans leur estimation. La méthode de Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC) nous a paru être la plus adaptée, à l'heure actuelle, pour résoudre ce genre de problèmes. Cette méthode bayésienne représente l'outil de base de notre étude empirique afin de discerner les faits stylisés des rendements des indices boursiers à l'aide des modèles à volatilité stochastique en temps continu. Dans le domaine de valorisation d'options, nous évaluons, à partir du modèle SVCJ de Duffie, Pan & Singleton (2000), l'impact de la composante des sauts dans la volatilité des rendements du sous-jacent sur les premiums des options d'achat européennes négociés sur le CBOE. Une extension du modèle SVCJ où le taux d'intérêt devient stochastique est proposée dans cette thèse afin d'améliorer les résultats d'évaluation d'options européennes de longues maturités.

We establish asymptotic links between two classes of stochastic volatility models describing the same derivative market : - a generic stochastic instantaneous volatility (SInsV) model, whose SDE system is a formal Wiener chaos without any specified state variable. - a sliding stochastic implied volatility (SImpV) class, another market model describing explicitly the joint dynamics of the underlying and of the associated European option surface. Each of these connections is achieved by layer, between a group of SInsV coefficients and set of (static and dynamic) SImpV differentials. The asymptotic approach leads to these cross-differentials being taken at the zero-expiry, At-The-Money point. We progress from a simple single-underlying and bi-dimensional setup, first to a multi-dimensional configuration, and then to a term-structure framework. We expose the structural modelling constraints and the asymmetry between the direct problem (from SInsV to SImpV) and the inverse one. We show that this Asymptotic Chaos Expansion (ACE) methodology is a powerful tool for model design and analysis. Focusing on local volatility models and their extensions, we compare ACE with the literature and exhibit a systematic bias in Gatheral's heuristics. In the multi-dimensional context we focus on stochastic-weights baskets, for which ACE provides intuitive results underlining the embedded induction. In the interest rates environment, we derive the first layer of smile descriptors for caplets, swaptions and bond options, within both a SV-HJM and a SV-LMM framework. Also, we prove that ACE can be automated for generic models, at any order, without formal calculus. The interest this algorithm is demonstrated by computing manually the 2nd and 3rd layers, in a generic bi-dimensional SInsV model. We present the applicative potential of ACE for calibration, pricing, hedging or relative value purposes, illustrated with numerical tests on the CEV-SABR model
Nous établissons les liens asymptotique entre deux catégories de modèles à volatilité stochastique décrivant le même marché dérivé: - un modèle générique à volatilité stochastique instantanée (SInsV) , dont le système d'EDS est un chaos de Wiener formel, spécifié sans aucune variable d'état. - une classe à volatilité implicite stochastique glissante (SImpV), qui est un autre modèle de marché, décrivant explicitement la dynamique conjointe du sous-jacent et de la surface d'options Européennes associées. Chacune de ces connexions est atteinte couche par couche, entre un groupe de coefficients SInsV et un ensemble de differentielles SImpV (statiques et dynamiques). L'approche asymptotique conduit à ce que ces différentielles croisees soient prises à l'expiration zéro, au point ATM. Nous progressons d'une configuration simple, bi-dimensionnelle à sous-jacent unique, d'abord vers une configuration multi-dimensionnelle, puis vers un cadre à structure par terme. Nous exposons les contraintes structurelles de modélisation et l'asymétrie entre le problème direct (de SInsV vers SImpV) et inverse. Nous montrons que cette expansion asymptotique en chaos (ACE) est un outil puissant pour la conception et l'analyse de modèles. En se concentrant sur des modèles à volatilité locale et leurs extensions, nous comparons ACE avec la littérature et exhibons un biais systématique dans l'heuristique de Gatheral. Dans le contexte multi-dimensionnel, nous nous concentrons sur des paniers à poids stochastiques, pour lesquels ACE fournit des résultats intuitifs soulignant la recurrence naturelle. Dans l'environnement des taux d'intérêt, nous etablissons la première couche de descripteurs du smile pour les caplets, les swaptions et les options sur obligations, à la fois dans un cadre SV-HJM et un cadre SV-LMM. En outre, nous montrons que ACE peut être automatisé pour des modèles génériques, à n'importe quel ordre, sans calcul formel. L'intérêt de cet algorithme est démontré par le calcul manuel des 2eme et 3eme couches, dans un modèle générique SInsV bi-dimensionnel. Nous présentons le potentiel applicatif d'ACE pour la calibration, l'evaluation, la couverture ou à des fins d'arbitrage, illustré par des tests numériques sur le modèle CEV-SABR

Nous étudions les processus de Dirichlet dont le paramètre est une mesure proportionnelle à la loi d'un processus temporel, par exemple un mouvement Brownien ou un processus de saut Markovien. Nous les utilisons pour proposer des modèles hiérarchiques bayésiens basés sur des équations différentielles stochastiques en milieu aléatoire. Nous proposons une méthode pour estimer les paramètres de tels modèles et nous l'illustrons sur l'équation de Black-Scholes en milieu aléatoire.

Cette thèse de doctorat composée de trois chapitres contribue au développement de la problématique sur la sélection de modèle de volatilité de type GARCH. Le premier chapitre propose une étude de simulation sur la sélection de modèles dans le cadre spécifique des modèles à changement de régimes. On propose des expériences de simulation permettant de mettre en évidence l'inefficacité des critères de sélection usuels dans des cas particuliers, ce qui peut conduire à des erreurs de spécification lors du choix de modèle. Le deuxième chapitre propose un test du multiplicateur de Lagrange de mauvaise spécification dans les modèles GARCH univariés. L'hypothèse nulle admet que le processus générateur des données est un modèle GARCH linéaire tandis que sous l'hypothèse alternative il correspond à une forme fonctionnelle inconnue qui est linéarisée à l’aide d’un développement de Taylor. On illustre le test dans une application empirique sur les taux de change. Le dernier chapitre étudie l'impact du prix du pétrole sur les spreads de Credit Default Swaps souverains de deux pays exportateurs de pétrole: le Vénézuela et la Russie. Utilisant des données récentes, nous trouvons que les rendements du prix du pétrole impactent les spread de CDS souverains du Vénézuela directement alors que cela passe par le canal du taux de change pour la Russie. Ce chapitre emploie des méthodes statistiques avancées, notamment l'utilisation de modèles à changement de régimes Markoviens. Finalement, l'appendice propose le manuel de la toolbox MSGtool (Matlab) qui propose une collection de fonctions pour l'étude des modèles à changement de régimes Markoviens. La toolbox est très user-friendly
This Ph.D. thesis composed by three chapters contributes to the development of model selection in GARCH-type models.The first chapter investigates whether the most common selection criteria lead to choose the right specification in a regime switching framework. We propose simulation experiments which reveal the inefficiency of some selection criteria in particular cases which lead to misspecification. Depending on the Data Generating Process used in the experiments, great care is needed when choosing a criterion.In the second chapter, a misspecication test for GARCH-type models is presented. We propose a Lagrange Multiplier type test based on a Taylor expansion to distinguish between (G)ARCH models and unknown nonlinear GARCH-type models. This test can be seen as a general misspecication test. We investigate the size and the power of this test through Monte Carlo experiments. We show the usefulness of our test with an illustrative empirical example based on daily exchange rate returns.In the third chapter, we study the impact of oil price returns on sovereign Credit Default Swaps (CDS) spreads for two major oil producers, Russia and Venezuela. Using daily spreads from 2008 to 2015, we find that crude oil price returns are a critical determinant of Venezuela CDS spreads changes, but does not explain significantly Russian CDS spreads. Indeed, oil prices seem to impact Russian CDS spreads through the exchange rates canal. Finally, we propose as an appendix the manual of the MSGtool, a MATLAB toolbox, which provides a collection of functions for the simulation and estimation of a large variety of Markov Switching GARCH (MSG) models

Nous avons étudié la dynamique de Glauber sur les pavages de domaines finies du plan par des losanges ou par des dominos de taille 2 × 1. Ces pavages sont naturellement associés à des surfaces de R^3, qui peuvent être vues comme des interfaces dans des modèles de physique statistique. En particulier les pavages par des losanges correspondent au modèle d'Ising tridimensionnel à température nulle. Plus précisément les pavages d'un domaine sont en bijection avec les configurations d'Ising vérifiant certaines conditions au bord (dépendant du domaine pavé). Ces conditions forcent la coexistence des phases + et - ainsi que la position du bord de l'interface. Dans la limite thermodynamique où L, la longueur caractéristique du système, tend vers l'infini, ces interfaces obéissent à une loi des grand nombre et convergent vers une forme limite déterministe ne dépendant que des conditions aux bord. Dans le cas où la forme limite est planaire et pour les losanges, Caputo, Martinelli et Toninelli [CMT12] ont montré que le temps de mélange Tmix de la dynamique est d'ordre O(L^{2+o(1)}) (scaling diffusif). Nous avons généralisé ce résultat aux pavages par des dominos, toujours dans le cas d'une forme limite planaire. Nous avons aussi prouvé une borne inférieure Tmix ≥ cL^2 qui améliore d'un facteur log le résultat de [CMT12]. Dans le cas où la forme limite n'est pas planaire, elle peut être analytique ou bien contenir des parties "gelées" où elle est en un sens dégénérée. Dans le cas où elle n'a pas de telle partie gelée, et pour les pavages par des losanges, nous avons montré que la dynamique de Glauber devient "macroscopiquement proche" de l'équilibre en un temps L^{2+o(1)}

Nous avons étudié la dynamique de Glauber sur les pavages de domaines finies du plan par des losanges ou par des dominos de taille 2 × 1. Ces pavages sont naturellement associés à des surfaces de R^3, qui peuvent être vues comme des interfaces dans des modèles de physique statistique. En particulier les pavages par des losanges correspondent au modèle d'Ising tridimensionnel à température nulle. Plus précisément les pavages d'un domaine sont en bijection avec les configurations d'Ising vérifiant certaines conditions au bord (dépendant du domaine pavé). Ces conditions forcent la coexistence des phases + et - ainsi que la position du bord de l'interface. Dans la limite thermodynamique où L, la longueur caractéristique du système, tend vers l'infini, ces interfaces obéissent à une loi des grand nombre et convergent vers une forme limite déterministe ne dépendant que des conditions aux bord. Dans le cas où la forme limite est planaire et pour les losanges, Caputo, Martinelli et Toninelli [CMT12] ont montré que le temps de mélange Tmix de la dynamique est d'ordre O(L^{2+o(1)}) (scaling diffusif). Nous avons généralisé ce résultat aux pavages par des dominos, toujours dans le cas d'une forme limite planaire. Nous avons aussi prouvé une borne inférieure Tmix ≥ cL^2 qui améliore d'un facteur log le résultat de [CMT12]. Dans le cas où la forme limite n'est pas planaire, elle peut être analytique ou bien contenir des parties “gelées” où elle est en un sens dégénérée. Dans le cas où elle n'a pas de telle partie gelée, et pour les pavages par des losanges, nous avons montré que la dynamique de Glauber devient “macroscopiquement proche” de l'équilibre en un temps L^{2+o(1)}
We studied the Glauber dynamics on tilings of finite regions of the plane by lozenges or 2 × 1 dominoes. These tilings are naturally associated with surfaces of R^3, which can be seen as interfaces in statistical physics models. In particular, lozenge tilings correspond to three dimensional Ising model at zero temperature. More precisely, tilings of a finite regions are in bijection with Ising configurations with some boundary conditions (depending on the tiled domain). These boundary conditions impose the coexistence of the + and - phases, together with the position of the boundary of the interface. In the thermodynamic limit where L, the characteristic length of the system, tends toward infinity, these interface follow a law of large number and converge to a deterministic limit shape depending only on the boundary condition. When the limit shape is planar and for lozenge tilings, Caputo, Martinelli and Toninelli [CMT12] showed that the mixing time of the dynamics is of order (L^{2+o(1)}) (diffusive scaling). We generalized this result to domino tilings, always in the case of a planar limit shape. We also proved a lower bound Tmix ≥ cL^2 which improve on the result of [CMT12] by a log factor. When the limit shape is not planar, it can either be analytic or have some “frozen” domains where it is degenerated in a sense. When it does not have such frozen region, and for lozenge tilings, we showed that the Glauber dynamics becomes “macroscopically close” to equilibrium in a time L^{2+o(1)}

Les prix d'options dépendent de plusieurs facteurs aléatoires. Cette thèse étudie l'évaluation des options lorsque l'actif sousjacent verse un dividende à un taux stochastique. On suppose que le taux de dividende est un processus de diffusion homogène au temps. Dans ce cadre, on développe différentes approches d'évaluation que l'on illustre dans plusieurs modèles à dividende stochastique spécifiés. On effectue aussi une étude empirique de la performance de ces modèles.

Cette thèse porte sur l'étude du comportement de la volatilité implicite. La première partie présente et simule les principaux modèles de volatilité implicite et d'options. L'objet est de mettre en relief le rôle des paramètres caractérisant le processus de volatilité sur la d"formation du smile. La seconde partie est dédiée à l'étude du pouvoir prédictif et à la transmission de volatilité implicite, dans un cadre international, des indices de volatilité des marchés français, allemands et américains (VX1, VDAX et VIX). La finalité étant de mesurer les interactions entre volatilités et de quantifier leur processus. La troisième partie est consacrée à l'évaluation d'options et à la dynamique du smile de volatilité. On étudie des modèles dérivés de Black-Scholes (1973), des modèles à volatilité stochastique et des modèles NGARCH. Le but est de mettre en évidence les performances et les limites des modèles, ainsi que leur smile
This thesis deals with the study of the implied volatility behavior. The first part presents and simulates the main implied volatility models and option pricing models. The goal is to highlight the role of the parameters characterizing the volatility process on the smile deformation. The second part is dedicated to the study of the predictive power and to the transmission of implied volatility, within an international framework, between the French, German and US markets (VX1, VDAX and VIX). The objective is to measure the interactions between volatilities and to quantify their process. The third part is devoted to option valuation with a discussion on the empirical dynamic of the smile. The analysis concerns models derived from Black-Scholes (1973), models including information costs, stochastic volatility models and NGARCH models. The purpose is to underline the performance and limit of these models along with their smile

Dans nos travaux, nous travaillons sur le problème de l’équilibrage de la ligne d’assemblage (ALBP). C’est un problème d’optimisation combinatoire qui permet de définir la répartition des opérations et leur affectation aux stations qui constituent la ligne d’assemblage tout en respectant différentes contraintes de façon à optimiser un critère d’efficacité donné. Deux types de problèmes sont définis d’après l’objectif à minimiser. Le problème de type I (SALBP-1) minimise le nombre de stations sous un temps de cycle donné. Et le problème de type II (SALBP-2) minimise le temps de cycle déterminé par le temps de station le plus grand avec un nombre donné de stations. Nous considérons dans nos travaux uniquement des problèmes de type II. Nous proposons d’abord une méthode pour déterminer la borne inférieure du temps de cycle qui assure de respecter le nombre donné de stations. Cette méthode combine la relaxation lagrangienne et la génération de colonnes. La relaxation lagrangienne est utilisée pour relaxer les contraintes de précédence. Le problème lagrangien de la relaxation lagrangienne est résolu par la génération de colonnes. Ensuite, nous proposons un heuristique pour résoudre les problèmes SALBP-2. L’heuristique proposé se compose de deux phases. Dans la première phase, une solution initiale est produite par un heuristique basé sur un poids correspondant à la position des opérations et d'un certain seuil défini selon les poids pour chaque station. La solution est ensuite améliorée par un procédé de transfert et d’échange dans la deuxième phase. Enfin, les méta-heuristiques sont utilisés pour résoudre le problème déterministe ainsi que le problème stochastique. Ainsi deux méthodes basées sur la génération sont utilisées : l’algorithme de electromagnetism-like mechanism (EM) et l’estimation de distribution (ED). Les résultats de simulation sont comparés avec ceux du recuit simulé (SA). De part sa meilleure performance, EM est choisi pour équilibrer les lignes stochastiques qui considèrent les temps des opérationsomme aléatoires. Dans ce cas, les temps de cycle sont minimisés de façon à assurer que la fiabilité de la ligne est supérieure à une valeur donnée. EM est aussi utilisé pour résoudre les problèmes de type multi-objectif avec minimisation du temps de cycle et maximisation de la fiabilité de la ligne en déterminant un ensemble de solutions Pareto-optimales
Our work considers the problem of balancing the assembly line (ALBP). This is a combinatorial optimization problem which consists in assigning operations to stations of the assembly line while respecting various constraints in order to optimize a criterion of efficiency. Two types of problems are defined, based on the objective to minimize. The type I problem (SALBP-1) minimizes the number of stations in a given cycle time. And the problem of type II (SALBP-2) minimizes the cycle time given by the largest time station with a given number of stations. Problems of type II are only considered in our work. Firstly, a method for determining the lower bound of the cycle time which respects the number of stations is determined. This method combines the Lagrangian relaxation and the columns generation method. The Lagrangian relaxation is used to relax the constraints of precedence. The problem of the Lagrangian relaxation is given by the columns generation. Then, a new heuristic is proposed for solving the SALBP-2 problem. This heuristic consists of two steps. In the first step, an initial solution is produced by an heuristic based on a weight corresponding to the position of operations and a threshold defined for each station. The, in the second step, the solution is improved by a process of transfer and exchange. Finally, meta-heuristics are used to solve deterministic and stochastic problems.Two main meta-heuristics are considered: the electromagnetism-like mechanism algorithm (EM) and the estimated distribution (ED). The performance of our method is confirmed via simulation and it is compared with simulated annealing (SA). Due to its better performance, EM was chosen to balance the stochastic lines with random operation times. In this case, the cycle time is minimized under constraint of the reliability of the line which must be greater than a given value. EM is also used to solve multi-objective problems such as minimizing the cycle time and maximizing the reliability of the line by determining a set of Pareto-optimal solutions

Ce travail est consacré à l’étude de la dynamique d’un système proie-prédateur de type Leslie-Gower défini par un système d’équations différentielles ordinaires (EDO) ou d’équations différentielles stochastiques (EDS), ou par des systèmes couplés d’EDO ou d’EDS. L’objectif principal est de faire l’analyse mathématique et la simulation numérique des modèles construits. Cette thèse est divisée en deux parties : La première partie est consacrée à un système proie-prédateur où les proies utilisent un refuge, le modèle est donné par un système d’équations différentielles ordinaires ou d’équations différentielles stochastiques. Le but de cette partie est d’étudier l’impact du refuge ainsi que la perturbation stochastique sur le comportement des solutions du système. Dans la deuxième partie, nous considérons un système proie-prédateur couplé en réseau. Il s’agit d’étudier comment des couplages plus ou moins forts entre plusieurs systèmes affectent l’existence et la position des points d’équilibre, et la stabilité de ces systèmes
This work is devoted to the study of the dynamics of a predator-prey system of Leslie-Gower type defined by a system of ordinary differential equations (EDO) or stochastic differential equations (EDS), or by coupled systems of EDO or EDS. The main objective is to do mathematical analysis and numerical simulation of the models built. This thesis is divided into two parts : The first part is dedicated to a predator-prey system where the prey uses a refuge, the model is given by a system of ordinary differential equations or stochastic differential equations. The purpose of this part is to study the impact of the refuge as well as the stochastic perturbation on the behavior of the solutions of the system. In the second part, we consider a networked predator-prey system. We show that symmetric couplings speed up the convergence to a stationary distribution

Dans la première partie de cette thèse, nous introduisons des intégrales d'ordre m et leur associons des formules d'Ito. Nous nous intéressons plus particulièrement au cas du mouvement brownien fractionnaire. Dans la seconde partie, nous étudions les approximations aux premier et second ordres des intégrales d'ordre m. Nous donnons des résultats de convergences presque-sure et en loi. Dans la troisième partie, nous nous intéressons aux équations différentielles dirigées par une fonction holdérienne. Nous donnons un résultat d'existence et d'unicité et étudions deux approximations de la solution. Dans la quatrième partie, nous étudions l'absolue continuité de la loi de la solution d'une équation différentielle stochastique dirigée par un mouvement brownien fractionnaire. Nous proposons un critère simple assurant que la solution au temps t admet une densité. Enfin, la dernière partie s'intéresse à l'estimation du coefficient de volatilité de la solution d'une équation différentielle stochastique classique. Nous construisons également un test d'adéquation.

La volatilité en tant que mesure de risque revêt un intérêt majeur pour les acteurs financiers. En effet, le risque joue un rôle fondamental dans la plupart des domaines de la finance tels que les modèles d'évaluation des actifs, les stratégies de couverture ou la gestion de portefeuilles. La recherche permanente d'une amélioration de l'estimation et de la précision du risque est essentielle pour tout gestionnaire financier, notamment dans le cadre d'une gestion active. A cet égard, Engle en 1982 développe les modèles AECH qui permettent de répondre en partie au phénomène de leptokurticité fréquemment observé sur les séries financières. Toutefois, l'estimation des paramètres de ces modèles est fortement sensible à la présence de valeurs atypiques dans les chroniques. Dans cette thèse, nous nous intéressons au effet des observations aberrantes sur la modélisation de la volatilité. Plus précisément, nous introduisont une deuxième dynamique de comportement des valeurs singulières (innovative outliers) dans le modèle de Franses et Ghijsels (1999). En effet, ces derniers ne s'intéressent qu'à la détection et à la correction des "additive outliers". Or, divers travaux ont souligné la présence d'"innovative outliers" dans les chroniques financières. La mise en œuvre de simulations de Monte Carlo souligne l'intérêt de prendre en considération ce type de points dans toute analyse. En outre, une application empirique portant sur l'indice boursier français Cac40 et sur dix neuf de ses composantes est réalisée. Cette analyse confirme les résultats obtenus par simulation.

Dans cette thèse, nous étudions les propriétés probabilistes et l'inférence statistique de modèles paramétriques de volatilité conditionnelle, dont les coefficients sont fonctions d'un processus exogène observé. Une première partie de la thèse est consacrée à l'étude des propriétés de stabilité d'un modèle GARCH (1,1) appartenant à cette classe. Les conditions nécessaires et suffisantes d'existence d'une solution, généralement non stationnaire, sont établies, ainsi que les conditions d'existence de moments pour ces solutions. Ces conditions portent sur les coefficients du modèle GARCH dans les divers régimes du processus exogène et sur les probabilités stationaires de ces régimes. Dans une deuxième partie, sont étudiées les propriétés asymptotiques de l'estimateur du quasi-maximum de vraisemblance. La convergence et la normalité asymptotique de cet estimateur sont démontrées sous des hypothèses de régularité impliquant la stabilité de la solution et la stricte positivité des paramètres mais ne nécessitant pas l'existence de moments du processus observé. L'étude du comportement asymptotique de l'estimateur lorsque certains coefficients du modèle sont nuls fait l'objet d'une dernière partie. Dans ce cas, la distribution asymptotique de l'estimateur est non standard et correspond à la projection d'une loi gaussienne sur un cône convexe. Nous obtenons également les distributions asymptotiques de tests de nullité de certains coefficients du modèle ainsi que leur puissance asymptotique locale. Les principaux résultats asymptotiques sont illustrés par des expériences de stimulation. La modélisation apparaît particulièrement adaptée pour la dynamique de prix d'énergie. Pour des prix du gaz, nous mettons en évidence l'existence de volatilités GARCH dépendant de plusieurs régimes liés à la température
In this document, we studt the probabilistic properties and the statistical inference of parametric conditional volatility models with coefficients driven by an observed exogenous process. The first part of the thesis is devoted to the stability properties of a GARCH (1,1) model belonging to this class. Necessary and suffcient conditions are given for the existence of solutions, which are generally non-stationary, and for the existence of moments of such solutions. These conditions concerns the GARCH coefficients in the various regimes of the exogenous process, and the stationary probabilities of these regimes. The second part is devoted to the asymptotic properties of the quasi-maximum likelihood estimator. The consistency and asymptotic normality are derived under regularity assumptions implying the stability of the solution and the strict positivity of the GARCH coefficients but without requiring the existence of moments of the observal process. In the third part, we derive the asymptotic properties of the estimator when certain coefficients of the model are null. In this case, the symptotic distribution of the estimator is shown to be the projection of a Gaussian distribution onto a convex one, and thus is non Gaussian. We derive asymptotic distributions of test of nullity of some coefficients, and their asymptotic local power functions. Most of these asymptotic results are illustrated by stimulated examples. The proposed models seems to be particularly well suited for the modeling of energy prices. For gas prices, an empirical finding is the existence of distinct volatility regimes for the volatility of gas prices, depending on the temperature level

Cette these, realisee sous la direction du professeur nicole el karoui, est constituee de travaux motives par les problemes poses par la modelisation, l'evaluation et la couverture des actifs financiers. La theorie des processus stochastiques et le calcul d'ito en sont les outils mathematiques. La premiere partie est constituee de deux papiers dont le sujet est l'etude des consequences de l'arbitrage multidevise sur l'evaluation des actifs contigents dans deux economies differentes, et notamment sur l'evaluation des options quanto. Les consequences de l'hypothese d'absence d'opportunite d'arbitrage (aoa), ainsi que les techniques de changements de numeraires sont exploitees. L'evaluation et la couverture des options quanto et des options sur le change sont resolues dans le cadre d'un modele lineaire gaussien, ainsi que dans un modele a volatilite stochastique endogene du type quadratique gaussien multifactoriel. La duxieme partie de ce memoire, constituee de trois articles, traite de l'evaluation et la couverture des options de sous-jacent des contrats forwards et futures dans les marches a terme. Les modeles consideres sont des modeles d'arbitrage du type heath-jarrow-morton. Le cas des options sur les contrats notionnel et pibor du matif est etudie. Les resultats sont testes sur des donnees de marche, les strategies de couverture inherentes aux modeles utilises sont comparees a celles impliquees par les modeles classiques du type black et scholes generalise. La troisieme et derniere partie comporte deux papiers. Le premier article traite de l'evaluation des options sur titre et sur contrat future dans le cadre d'un modele quadratique gaussien. Ce modele a volatilite stochastique presente l'avantage d'avoir des hypotheses peu contraignantes et plus proches des donnees reelles, tout en conservant l'hypothese de la completude des marches et une bonne tractabilite des calculs. Des simulations, dans un modele quadratique gaussien bifactoriel, montrent notamment des formes de smiles et de surfaces de volatilites possibles par ce modele. Le dernier papier donne l'evaluation, selon le meme principe, des obligations a coupons variables et des options sur ces obligations. Cette option, par la nature de son sous-jacent s'apparente a une option sur option. On montre notamment que les changements de numeraires et les techniques du calcul gaussien permettent d'exhiber une formule quasi-explicite pour cette option

Cette thèse s'intéresse à trois énigmes dans l'évaluation des actifs basée sur la consommation : les énigmes de la prime de risque et du taux sans risque de Mehra et Prescott, et l'énigme de la volatilité excessive. Le chapitre 1 présente le modèle de référence avec des marchés complets et des préférences séparables. Le chapitre 2 passe en revue la littérature sur l'inaptitude de ce modèle à expliquer les moments estimés d'ordre un et deux des rentabilités pour une aversion relative au risque raisonnable. Le chapitre 3 étudie l'impact des habitudes de consommation sur les prédictions d'un modèle avec un agent représentatif. Le modèle avec habitudes de consommation peut expliquer les moyennes des rentabilités pour une aversion relative au risque de douze environ, mais il est incapable d'expliquer leurs écarts-types. Le chapitre 4 présente trois modèles avec une incomplétude du système de marché due à des chocs non-diversifiables sur les salaires. Ces modèles n'apportent pas de solution aux énigmes. Le chapitre 5 propose un modèle avec des marchés incomplets, des contraintes d'endettement et une participation incomplète aux transactions sur le marché boursier (qui est justifiée par des coûts fixes d'information et d'éducation). Pour des contraintes d'endettement suffisamment strictes, ce modèle peut expliquer les moyennes et les écarts-types des rentabilités pour un coefficient d'aversion relative au risque égal à 2. 5
This thesis adresses three puzzles in dynamic consumption-based asset pricing theory : mehra and prescott's equity premium and risk-free rate puzzles, and the excess volatility puzzle. Chapter 1 reviews traditional consumption-based asset pricing models with complete markets and time-separable preferences. Chapter 2 reviews the evidence on these models' inability to match the estimated first and second moments of asset returns for a reasonable value of the coefficient of relative risk aversion. Chapter 3 studies the impact of consumption habit persistence on a representative-agent model's predictions. The habit persistence model matches the estimated average asset returns for a coefficient of relative risk aversion close to twelve, but is unable to match the asset returns' standard deviations. Chapter 4 reviews three models with market incompleteness due to uninsurable shocks on labor income. These models fail to provide a solution to the puzzles. Chapter 5 introduces a model with incomplete markets, borrowing constraints, and incomplete participation in the stock market (caused by fixed information education costs). For sufficiently strict borrowing constraints, the model is able to match the estimated first and second moments of asset returns for a coefficient of relative risk aversion equal to 2