FERMANIAN Jean David

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Cette thèse peut être divisée en trois parties.Dans la première partie, nous étudions des méthodes d'adaptation au niveau de bruit dans le modèle de régression linéaire en grande dimension. Nous prouvons que deux estimateurs à racine carrée, peuvent atteindre les vitesses minimax d'estimation et de prédiction. Nous montrons qu'une version similaire construite à parti de médianes de moyenne, peut encore atteindre les mêmes vitesses optimales en plus d'être robuste vis-à-vis de l'éventuelle présence de données aberrantes.La seconde partie est consacrée à l'analyse de plusieurs modèles de dépendance conditionnelle. Nous proposons plusieurs tests de l'hypothèse simplificatrice qu'une copule conditionnelle est constante vis-à-vis de son évènement conditionnant, et nous prouvons la consistance d'une technique de ré-échantillonage semi-paramétrique. Si la copule conditionnelle n'est pas constante par rapport à sa variable conditionnante, alors elle peut être modélisée via son tau de Kendall conditionnel. Nous étudions donc l'estimation de ce paramètre de dépendance conditionnelle sous 3 approches différentes : les techniques à noyaux, les modèles de type régression et les algorithmes de classification.La dernière partie regroupe deux contributions dans le domaine de l'inférence.Nous comparons et proposons différents estimateurs de fonctionnelles conditionnelles régulières en utilisant des U-statistiques. Finalement, nous étudions la construction et les propriétés théoriques d'intervalles de confiance pour des ratios de moyenne sous différents choix d'hypothèses et de paradigmes.

Le comportement extrême joint entre variables aléatoires revêt un intérêt particulier dans de nombreuses applications des sciences de l’environnement, de la finance, de l’assurance ou encore de la gestion du risque. Par exemple, ce comportement joue un rôle central dans l’évaluation des risques de catastrophes naturelles. Une erreur de spécification de la dépendance entre des variables aléatoires peut engendrer une sous-estimation dangereuse du risque, en particulier au niveau extrême. Le premier objectif de cette thèse est de développer des techniques d’inférence pour les copules Archimax. Ces modèles de dépendance peuvent capturer tout type de dépendance asymptotique entre les extrêmes et, de manière simultanée, modéliser les risques joints au niveau moyen. Une copule Archimax est caractérisée par ses deux paramètres fonctionnels, la fonction de dépendance caudale stable et le générateur Archimédien qui agit comme une distorsion affectant le régime de dépendance extrême. Des conditions sont dérivées afin que le générateur et la fonction caudale soient identifiables, de sorte qu’une approche d’inférence semi-paramétrique puisse être développée. Deux estimateurs non paramétriques de la fonction caudale et un estimateur du générateur basé sur les moments, supposant que ce dernier appartient à une famille paramétrique, sont avancés. Le comportement asymptotique de ces estimateurs est ensuite établi sous des hypothèses de régularité non restrictives et la performance en échantillon fini est évaluée par le biais d’une étude de simulation. Une construction hiérarchique (ou en “clusters”) qui généralise les copules Archimax est proposée afin d’apporter davantage de flexibilité, la rendant plus adaptée aux applications pratiques. Le comportement extrême de ce nouveau modèle de dépendance est ensuite étudié, ce qui engendre un nouvelle manière de construire des fonctions de dépendance caudale stable. La copule Archimax est ensuite utilisée pour analyser les maxima mensuels de précipitations, observées à trois stations météorologiques en Bretagne. Le modèle semble très bien ajusté aux données, aussi bien aux précipitations faibles qu’aux précipitationsfortes. L’estimateur non paramétrique de la fonction caudale révèle une dépendance extrême asymétrique entre les stations, ce qui reflète le déplacement des orages dans la région. Une application du modèle Archimax hiérarchique à un jeu de données de précipitations contenant 155 stations est ensuite présentée, dans laquelle des groupes de stations asymptotiquement dépendantes sont déterminés via un algorithme de “clustering” spécifiquement adapté au modèle. Enfin, de possibles méthodes pour modéliser la dépendance inter-cluster sont évoquées.

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Nous introduisons les copules dites à indice unique. Ce sont des copules conditionnelles semi-paramétriques dont le paramètre est une fonction de liaison inconnue d'un seul indice univarié. Nous proposons des estimations de cette fonction de liaison et du paramètre inconnu de dimension finie. Les propriétés asymptotiques de ces dernières estimations sont énoncées. Grâce à certaines propriétés du tau de Kendall conditionnel, nous illustrons nos conditions techniques avec plusieurs familles de copules usuelles.

La présente thèse traite de la théorie des équations stochastiques en dimension finie. Dans la première partie, nous dérivons des conditions géométriques nécessaires et suffisantes sur les coefficients d’une équation différentielle stochastique pour l’existence d’une solution contrainte à rester dans un domaine fermé, sous de faibles conditions de régularité sur les coefficients.Dans la seconde partie, nous abordons des problèmes d’existence et d’unicité d’équations de Volterra stochastiques de type convolutif. Ces équations sont en général non-Markoviennes. Nous établissons leur correspondance avec des équations en dimension infinie ce qui nous permet de les approximer par des équations différentielles stochastiques Markoviennes en dimension finie.Enfin, nous illustrons nos résultats par une application en finance mathématique, à savoir la modélisation de la volatilité rugueuse. En particulier, nous proposons un modèle à volatilité stochastique assurant un bon compromis entre flexibilité et tractabilité.

Cette thèse traite de problèmes de dépendance entre processus stochastiques en temps continu. Ces résultats sont appliqués à la modélisation et à la gestion des risques des marchés de l'électricité.Dans une première partie, de nouvelles copules sont établies pour modéliser la dépendance entre deux mouvements Browniens et contrôler la distribution de leur différence. On montre que la classe des copules admissibles pour les Browniens contient des copules asymétriques. Avec ces copules, la fonction de survie de la différence des deux Browniens est plus élevée dans sa partie positive qu'avec une dépendance gaussienne. Les résultats sont appliqués à la modélisation jointe des prix de l'électricité et d'autres commodités énergétiques. Dans une seconde partie, nous considérons un processus stochastique observé de manière discrète et défini par la somme d'une semi-martingale continue et d'un processus de Poisson composé avec retour à la moyenne. Une procédure d'estimation pour le paramètre de retour à la moyenne est proposée lorsque celui-ci est élevé dans un cadre de statistique haute fréquence en horizon fini. Ces résultats sont utilisés pour la modélisation des pics dans les prix de l'électricité.Dans une troisième partie, on considère un processus de Poisson doublement stochastique dont l'intensité stochastique est une fonction d'une semi-martingale continue. Pour estimer cette fonction, un estimateur à polynômes locaux est utilisé et une méthode de sélection de la fenêtre est proposée menant à une inégalité oracle. Un test est proposé pour déterminer si la fonction d'intensité appartient à une certaine famille paramétrique. Grâce à ces résultats, on modélise la dépendance entre l'intensité des pics de prix de l'électricité et de facteurs exogènes tels que la production éolienne.

Ce document traite du problème de la grande dimension dans des processus GARCH multivariés. L'auteur propose une nouvelle dynamique vine-GARCH pour des processus de corrélation paramétrisés par un graphe non dirigé appelé "vine". Cette approche génère directement des matrices définies-positives et encourage la parcimonie. Après avoir établi des résultats d'existence et d'unicité pour les solutions stationnaires du modèle vine-GARCH, l'auteur analyse les propriétés asymptotiques du modèle. Il propose ensuite un cadre général de M-estimateurs pénalisés pour des processus dépendants et se concentre sur les propriétés asymptotiques de l'estimateur "adaptive Sparse Group Lasso". La grande dimension est traitée en considérant le cas où le nombre de paramètres diverge avec la taille de l'échantillon. Les résultats asymptotiques sont illustrés par des expériences simulées. Enfin dans ce cadre l'auteur propose de générer la sparsité pour des dynamiques de matrices de variance covariance. Pour ce faire, la classe des modèles ARCH multivariés est utilisée et les processus correspondants à celle-ci sont estimés par moindres carrés ordinaires pénalisés.

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Dans cette thèse, on considère la modélisation de la loi jointe des statistiques d'ordre, c.à.d. des vecteurs aléatoires avec des composantes ordonnées presque sûrement. La première partie est dédiée à la modélisation probabiliste des statistiques d'ordre d'entropie maximale à marginales fixées. Les marginales étant fixées, la caractérisation de la loi jointe revient à considérer la copule associée. Dans le Chapitre 2, on présente un résultat auxiliaire sur les copules d'entropie maximale à diagonale fixée. Une condition nécessaire et suffisante est donnée pour l'existence d'une telle copule, ainsi qu'une formule explicite de sa densité et de son entropie. La solution du problème de maximisation d'entropie pour les statistiques d'ordre à marginales fixées est présentée dans le Chapitre 3. On donne des formules explicites pour sa copule et sa densité jointe. On applique le modèle obtenu pour modéliser des paramètres physiques dans le Chapitre 4.Dans la deuxième partie de la thèse, on étudie le problème d'estimation non-paramétrique des densités d'entropie maximale des statistiques d'ordre en distance de Kullback-Leibler. Le chapitre 5 décrit une méthode d'agrégation pour des densités de probabilité et des densités spectrales, basée sur une combinaison convexe de ses logarithmes, et montre des bornes optimales non-asymptotiques en déviation. Dans le Chapitre 6, on propose une méthode adaptative issue d'un modèle exponentiel log-additif pour estimer les densités considérées, et on démontre qu'elle atteint les vitesses connues minimax. L'application de cette méthode pour estimer des dimensions des défauts est présentée dans le Chapitre 7.

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Au cours des deux dernières décennies, la plupart des marchés financiers ont connu une évolution vers l'électronisation. Le marché des obligations d'entreprises est l'un des derniers grands marchés financiers à suivre cette voie inévitable. Traditionnellement axé sur les cotations (c'est-à-dire sur les courtiers) plutôt que sur les ordres, le marché des obligations d'entreprises est encore principalement dominé par la négociation vocale, mais de nombreuses plateformes électroniques ont vu le jour. Ces plateformes électroniques permettent aux acheteurs de demander simultanément des cotations à plusieurs courtiers, voire de négocier directement avec d'autres acheteurs. La recherche présentée dans cet article est basée sur une grande base de données propriétaire de demandes de cotation (RFQ) envoyées, via la plateforme multi-dealer-to-client (MD2C) exploitée par Bloomberg Fixed Income Trading, à l'un des principaux fournisseurs de liquidité pour les obligations d'entreprises européennes. Notre objectif est (i) de modéliser le processus de RFQ sur ces plates-formes et la concurrence qui en résulte entre les courtiers, et (ii) d'utiliser notre modèle afin d'impliquer à partir de la base de données RFQ le comportement des courtiers et des clients sur les plates-formes MD2C.

Au cours des deux dernières décennies, la plupart des marchés financiers ont connu une évolution vers l'électronisation. Le marché des obligations d'entreprise est l'un des derniers grands marchés financiers à suivre cette voie inévitable. Traditionnellement axé sur les cotations (c'est-à-dire sur les courtiers) plutôt que sur les ordres, le marché des obligations d'entreprises est encore principalement dominé par la négociation vocale, mais de nombreuses plateformes électroniques ont vu le jour. Ces plates-formes électroniques permettent aux agents côté acheteur de demander simultanément des cotations à plusieurs courtiers, voire de négocier directement avec d'autres acheteurs. La recherche présentée dans cet article est basée sur une grande base de données propriétaire de demandes de cotation (RFQ) envoyées, via la plateforme multi-dealer-to-client (MD2C) exploitée par Bloomberg Fixed Income Trading, à l'un des principaux fournisseurs de liquidité pour les obligations d'entreprises européennes. Notre objectif est (i) de modéliser le processus de RFQ sur ces plates-formes et la concurrence qui en résulte entre les courtiers, et (ii) d'utiliser notre modèle afin d'impliquer à partir de la base de données RFQ le comportement des courtiers et des clients sur les plates-formes MD2C.

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Ce travail est centré sur la modélisation des dynamiques de volatilités et de corrélations entre rendements d'actifs financiers. Après une présentation de la littérature relative aux modèles Garch univariés et multivariés, l'auteur établit des résultats d'existence et d'unicité pour les solutions stationnaires des modèles de corrélations dynamiques de type DCC (Engle, 2002). Il étend ensuite cette classe de modèles en incluant les volatilités instantanées et des probabilités de changement de régime dans la dynamique des corrélations. Les nouveaux modèles sont évalués empiriquement sur un portefeuille d'indices MSCI. Des tests formels montrent que certaines de ces nouvelles spécifications améliorent le pouvoir prédictif de la matrice de covariance des rendements et s'avèreraient utiles en gestion de portefeuille. Enfin, se focalisant désormais sur le risque de volatilité, l'auteur montre que des stratégies de couvertures des principaux indices actions Européen à partir d'indices de volatilité implicite (VIX, VSTOXX) sont pertinentes et permettent à la fois de couvrir et réduire le risque action d'un portefeuille.

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Cette thèse porte sur les modèles à densité pour les temps de défaut et leur application au risque de crédit et de contrepartie. La première partie est une contribution théorique à l'étude des projections sur différentes filtrations de la densité de Radon-Nikodym, sous la forme d'exponentielle de Doléans-Dade, intervenant lors de changements de mesure. Le résultat principal est la caractérisation des changements de mesure qui préservent l'immersion, obtenue par application de nos formules de projection. La deuxième partie a pour objet une dynamisation informationnelle du modèle de copule gaussienne statique appliqué à un portefeuille de crédit, pouvant être vue comme un modèle à densité permettant de traîter de la couverture des CDO par CDS ou bien du risque de contrepartie sur les dérivés de crédit. Les principales contributions sont l'introduction de la perspective dynamique , qui permet de donner une justification théorique aux bump-sensibilités de copule gaussienne utilisées par les praticiens, et l'application aux calculs de CVA sur un CDS.

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Generalisant les concepts introduits par dabrowska (1988), l'auteur definit les fonctions de hasard multidimensionnelles, associees a des vecteurs de durees eventuellement censures a droite de maniere independante. Il propose des estimateurs nonparametriques de ces fonctions, par la methode du noyau de convolution, et etudie leurs proprietes statistiques : convergence presque sure, ponctuelle et uniforme sur un pave, convergence en loi du processus associe. L'outil principal consiste en un developpement presque sur de l'estimateur en une somme de variables independantes et identiquement distribuees plus un reste . la vitesse de convergence uniforme vers zero de ce reste est bornee. Par ailleurs, un choix de fenetre, inspire de celui propose par jones, marron et park (1991) dans le cas de la densite en dimension un, fait l'objet d'une etude approfondie. L'auteur montre que ce choix est asymptotiquement optimal . de plus, la vitesse de convergence relative de cette fenetre vers l'optimum au sens de l'ecart quadratique moyen integre, a lieu en racine de n. Enfin, l'auteur montre qu'avec des noyaux positifs, il n'est pas possible d'obtenir une vitesse plus grande dans le cas precedent. Si on travaille selon le critere de l'ecart quadratique integre, la vitesse relative correspondante est alors de n a la puissance un dixieme, vitesse atteinte avec la methode de validation croisee (patil, 1993).