Les prix de marché des actifs risqués sont dictés par les actions des agents économiques qui ont des horizons d'investissement différents: ils ajustent leurs portefeuilles à des fréquences différentes et observent les rendements à différentes échelles. Dans cette thèse, nous examinons trois aspects distincts du problème des horizons multiples d'investissement. En premier lieu, nous étudions les implications théoriques de l'hétérogénéité des horizons de décision des investisseurs pour la dynamique des prix. Cette analyse est effectuée dans le cadre d'une rationalité complète et bornée. Deuxièmement, nous testons la capacité de différents modèles de séries chronologiques de volatilité des prix à représenter les propriétés des rendements boursiers simultanément à différentes échelles de temps. Enfin, nous proposons une méthode de mesure de la volatilité à échelle multiple basée sur des filtres d'ondelettes, avec application à la détection des crises financières.

Le groupe des marchés émergents (ME) s'est largement fait connaître du monde de la finance internationale depuis son apparition en tant qu'entité distincte, il y a environ un quart de siècle. Parallèlement, le problème environnemental (réchauffement climatique, pollution et épuisement des ressources) s'est imposé comme une évidence aux yeux d'un nombre sans cesse croissant d'habitants de cette planète. Le présent travail vise avant tout à identifier un lien entre la promotion de la conscience environnementale collective et la stimulation du transit des ME vers leur futur statut de marchés développés (MD). L'objectif secondaire poursuivi ici consiste à éprouver la suprématie, rapportée dans la littérature, du MEDAF baissier d'Estrada sur la MEDAF de Sharpe (1964) et Lintner (1965). Ce "nouveau" modèle apporte en effet une restriction très intuitive au modèle conventionnel qui engendre dans toutes les études empiriques recensées ici une augmentation de l'efficacité de l'évaluation des actifs. C'est donc en appliquant les deux modèles aux séries de rendements hebdomadaires tirées des séries brutes de prix de quelques actifs échangés sur la bourse panaméenne, que nous avons cherché à bâtir un portefeuille "vert", i.e. un portefeuille fictif coupé d'actions d'entreprises axées directement ou non sur le développement durable, qui ait un avantage sur le proxy du portefeuille de marché international. Nos deux objectifs ont plus ou moins été atteints: d'une part, le MEDAF baissier s'est clairement imposé face à son prédécesseur; d'autre part, il semble possible qu'une opportunité de diversification contre le risque associé au proxy du portefeuille de marché soit offerte par un portefeuille composé exclusivement des actifs qui ont été retenus ici. Ce dernier résultat doit néanmoins être assorti d'un bémol: la portée statistique de nos résultats est très limitée et des ME ayant une historique boursière suffisamment longue (et des titres d'entreprises "vertes") sont requis pour confirmer ce qui ne constitue encore aujourd'hui qu'une (probable) hypothèse. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Développement durable, Marché émergent, CAPM baîssier, Fonds d'investissement.

Ce mémoire analyse la question de la formation des bulles spéculatives sur les marchés américain et canadien du logement. Il semble évident que l'hypothèse de bulle est plus probable sur le marché américain du logement que sur le marché canadien du logement en raison de la plus forte augmentation des prix sur le premier que sur le deuxième sous la période (1990T1-2008T4). Mais l'hypothèse de bulle sur le marché américain du logement n'est pas elle-même évidente. Savoir si pareille hypothèse se vérifie a été notre point de départ. Une vérification de cette hypothèse devra montrer la validité de tout un ensemble d'affirmations trouvées dans la littérature en faveur de l'hypothèse de bulle sur le marché américain du logement vers les années 2000. Une approche d'évaluation des actifs financiers basée sur des tests ADF et des tests de cointégration à la Johansen est utilisée à cette fin. Les résultats confirment la présence d'une bulle immobilière aux États-Unis pendant la sous-période 2002-2006 et infirment une telle hypothèse pour le Canada. En outre, nous sommes préoccupés par la question de l'efficience de ces deux marchés. Dans la mesure où le marché américain du logement présente les caractéristiques d'une bulle dont la présence a été testée, l'hypothèse la plus probable est celle d'une plus forte efficience du marché canadien aux dépens du marché américain. Une analyse comparative des prix des logements sur ces deux marchés devra fournir une explication adéquate de cet écart hypothétique de performance en faveur du marché canadien. Nous voulons ensuite montrer pourquoi un tel écart de performance se vérifie. Enfin, l'explication de cet écart est utile pour la définition par les instances concernées de politiques publiques permettant de prévenir et de combattre la présence de bulles spéculatives dans les prix des maisons. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Bulles spéculatives, Prix des logements, Évaluation des actifs financiers, Efficience de marché.

Cette thèse de doctorat comprend trois articles indépendants sur la finance des ménages et l’évaluation des actifs. Les deux premiers articles sont étroitement liés, utilisent des données similaires et étudient le rôle du risque de revenu du travail dans le choix du portefeuille. Le troisième article étudie un modèle de volatilité basé sur le model de Markov-switching multifractal. Le premier article est intitulé "Countercyclical Income Risk and Portfolio Choices" (avec Sylvain Catherine et Paolo Sodini). En utilisant les données du panel administratif suédois sur les salaires et les choix de portefeuille des particuliers, nous montrons que le risque de du revenu contracyclique réduit la volonté des ménages d'investir sur le marché financier. Le deuxième article est intitulé "Seeking Skewness". À l'aide de données administratives détaillées des ménages suédois sur les portefeuille et le revenu du travail, cet article examine le comportement des investisseurs de la demande d'asymétrie dans leur choix de portefeuille. Le troisième article est "Multifractal Volatility with Shot-noise Component" (avec Laurent Calvet). Baser sur le modèle Markov Switching Multifractal (MSM) de Calvet et Fisher (2004), nous développons dans cet article un modèle de volatilité multifractale à temps discret pour capturer des sauts et des décroissances dans le processus de volatilité. / This doctoral thesis consists of three independent papers in household finance and empirical asset pricing. The first two papers are closedly related, use similar data, and investigate the role of labor income risk in portfolio choice. The third paper studies volatility model based on Markov switching multifractal. The first paper is “Countercyclical Income Risk and Portfolio Choices” (with Sylvain Catherine and Paolo Sodini). Using Swedish administrative panel data on individual's wages and portfolio holdings, we show that countercyclical labor income downside risk reduces households' willingness to invest in financial market. The second paper is “Seeking Skewness”. Using detailed disaggregated Swedish household administrative data on portfolio holdings and labor income, this paper investigates retail investors’ behavior of seeking skewness in their portfolio choice. The third paper is “Multifractal Volatility with Shot-noise Component” (with Laurent Calvet). Based on the Markov Switching Multifractal (MSM) model of Calvet and Fisher (2004), we develop in this paper a discrete-time multifractal volatility model to capture the jump and decay pattern in the volatility process along with other stylized facts.

L’augmentation massive du volume de données générées chaque jour par les individus sur Internet offre aux chercheurs la possibilité d’aborder la question de la prédictibilité des marchés financiers sous un nouvel angle. Sans prétendre apporter une réponse définitive au débat entre les partisans de l’efficience des marchés et les chercheurs en finance comportementale, cette thèse vise à améliorer notre compréhension du processus de formation des prix sur les marchés financiers grâce à une approche Big Data. Plus précisément, cette thèse porte sur (1) la mesure du sentiment des investisseurs à fréquence intra-journalière, et le lien entre le sentiment des investisseurs et les rendements agrégés du marché,(2) la mesure de l’attention des investisseurs aux informations économiques et financières en temps réel, et la relation entre l’attention des investisseurs et la dynamique des prix des actions des sociétés à forte capitalisation, et enfin, (3) la détection des comportements suspicieux pouvant amoindrir le rôle informationnel des marchés financiers, et le lien entre le volume d’activité sur les réseaux sociaux et le prix des actions des entreprises de petite capitalisation. Le premier essai propose une méthodologie permettant de construire un nouvel indicateur du sentiment des investisseurs en analysant le contenu des messages publiés sur le réseau social Stock-Twits. En examinant les caractéristiques propres à chaque utilisateur (niveau d’expérience, approche d’investissement, période de détention), cet essai fournit des preuves empiriques montrant que le comportement des investisseurs naïfs, sujets à des périodes d’excès d’optimisme ou de pessimisme, a un impact sur la valorisation du marché action, et ce en accord avec les théories de la finance comportementale. Le deuxième essai propose une méthodologie permettant de mesurer l’attention des investisseurs aux informations en temps réel, en combinant les données des médias traditionnels avec le contenu des messages envoyés par une liste d’experts sur la plateforme Twitter. Cet essai démontre que lorsqu’une information attire l’attention des investisseurs, les mouvements de marchés sont caractérisés par une forte hausse des volumes échangés, une hausse de la volatilité et des sauts de prix. Cet essai démontre également qu’il n’y a pas de fuite d’information significative lorsque les sources d’informations sont combinées pour corriger un potentiel problème d’horodatage. Le troisième essai étudie le risque de manipulation informationnelle en examinant un nouveau jeu de données de messages publiés sur Twitter à propos des entreprises de petite capitalisation. Cet essai propose une nouvelle méthodologie permettant d’identifier les comportements anormaux de manière automatisée en analysant les interactions entre les utilisateurs. Étant donné le grand nombre de recommandations suspicieuses d’achat envoyées par certains groupes d’utilisateurs, l’analyse empirique et les conclusions de cet essai soulignent la nécessité d’un plus grand contrôle par les régulateurs de l’information publiée sur les réseaux sociaux ainsi que l’utilité d’une meilleure éducation des investisseurs individuels. / The massive increase in the availability of data generated everyday by individuals on the Internet has made it possible to address the predictability of financial markets from a different perspective. Without making the claim of offering a definitive answer to a debate that has persisted for forty years between partisans of the efficient market hypothesis and behavioral finance academics, this dissertation aims to improve our understanding of the price formation process in financial markets through the use of Big Data analytics. More precisely, it analyzes: (1) how to measure intraday investor sentiment and determine the relation between investor sentiment and aggregate market returns, (2) how to measure investor attention to news in real time, and identify the relation between investor attention and the price dynamics of large capitalization stocks, and (3) how to detect suspicious behaviors that could undermine the in-formational role of financial markets, and determine the relation between the level of posting activity on social media and small-capitalization stock returns. The first essay proposes a methodology to construct a novel indicator of investor sentiment by analyzing an extensive dataset of user-generated content published on the social media platform Stock-Twits. Examining users’ self-reported trading characteristics, the essay provides empirical evidence of sentiment-driven noise trading at the intraday level, consistent with behavioral finance theories. The second essay proposes a methodology to measure investor attention to news in real-time by combining data from traditional newswires with the content published by experts on the social media platform Twitter. The essay demonstrates that news that garners high attention leads to large and persistent change in trading activity, volatility, and price jumps. It also demonstrates that the pre-announcement effect is reduced when corrected newswire timestamps are considered. The third essay provides new insights into the empirical literature on small capitalization stocks market manipulation by examining a novel dataset of messages published on the social media plat-form Twitter. The essay proposes a novel methodology to identify suspicious behaviors by analyzing interactions between users and provide empirical evidence of suspicious stock recommendations on social media that could be related to market manipulation. The conclusion of the essay should rein-force regulators’ efforts to better control social media and highlights the need for a better education of individual investors.