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Damages caused by urban pluvial floods are believed to increase due to climate change and urbanization as more citizens are impacted in densely populated cities and extreme rainfalls occur more frequently with higher intensities. To prepare cities for these calamities, urban pluvial flood models are created to provide knowledge about how an extreme rainfall event could inundate the studied city. However, due to the scarcity of observation data from these rainfall events, flood models are seldom calibrated which is necessary to ensure their accuracy.  To improve the feasibility of calibrations an emerging data source was tested, crowdsourced images from citizens. Citizens’ observations have become increasingly available due to the increase of mobile phones and the development of social media enabling citizens to document and upload their observations to the public. Researchers could use these observations as an unconventional data source to calibrate models and reduce the knowledge gap regarding urban floods. The aim of this study was to explore and increase our understanding of how citizen’s observations can be used to calibrate an urban pluvial flood model. A case study about the cloudburst event in Malmö was conducted to study this topic. During that event, more than 100 mm of rain fell over a period of 6 hours in the city and caused 60 million euros of damages.  A total of 297 images depicting the flood caused by the cloudburst event were gathered from social media platforms, newspapers archives, and by inquiring citizens. Images were screened and analysed: water levels were estimated in 66 images and were then used to calibrate a 2D flood model. Furthermore, a sensitivity analysis of the calibrated results was conducted by calculating the RMSE for different subsets and compare it with the RMSE for the full dataset of citizens’ observations. This was done to study how different characteristics, such as timestamp and source as well as sample size and location of the images influences the calibration procedure. After the model was calibrated, the importance of spatial variability in the rainfall input was tested by comparing the flood model output between the spatially varied observed rainfall and a Chicago Design Storm rainfall, which lacks spatial variability.  It was concluded that images from citizens can be used to calibrate an urban pluvial flood model, but the procedure is time-consuming. However, it was also evident that images directly inquired from citizens reduced the time needed as their local knowledge could be integrated. The calibration procedure was also sensitive to the quality of the observations, especially when the images were photographed in relation to the rainfall event. Even though the study had limitations it demonstrates new possibilities to calibrate urban pluvial flood models. / Konsekvenserna av översvämningar från skyfall i städer, så kallade pluviala översvämningar, förväntas öka på grund av urbanisering och klimatförändringar. Det är för att fler påverkas av översvämningar i tätbyggda städer samt att skyfall förväntas öka, både i intensitet och frekvens. Med hjälp av skyfallsmodeller kan dock förståelsen för hur extrema regn översvämmar städer öka. Med denna kunskap kan åtgärder för att minimera konsekvenserna implementeras, såsom blågrön infrastruktur. Däremot finns det en brist av observationsdata från pluviala översvämningar och vilket medför att dessa modeller ytterst sällan kalibreras. Kalibrering är viktig för att säkerställa tillförlitliga modeller.  För att öka möjligheten att kalibrera dessa modeller undersöktes hur observationer från medborgare kan implementeras. Dessa observationer är en relativ oprövad metod men har blivit alltmer tillgängliga tack vare allt bättre mobiltelefonkameror och utvecklingen av sociala medier, vilket gör det enkelt för medborgare att dokumentera och ladda upp sina observationer till allmänheten. Syftet med denna studie är därför att öka förståelsen för hur bilder från medborgare kan användas för att möjliggöra kalibreringen av översvämningsmodeller. En fallstudie över ett skyfall i Malmö 2014 används för att utvärdera denna metod. Under detta skyfall regnade det mer än 100 mm vilket orsakade skador för cirka 600 miljoner kronor.  Totalt samlades 297 bilder som föreställde översvämningen som orsakades av skyfallet. Bilderna samlades ifrån sociala media, tidningsbildarkiv och genom att fråga medborgare efter bilder. Vattennivåerna uppskattades i 66 bilder och de användes sedan för att kalibrera en 2D- skyfallsmodell. Utöver kalibreringen genomfördes en känslighetsanalys av de kalibrerade resultaten genom att jämföra medelfelet för olika subgrupper av bilderna mot medelfelet för alla bilder. Detta gjordes för att studera hur olika egenskaper, såsom när bilden togs och deras ursprung samt bildernas urvalsstorlek och placering påverkar kalibreringsprocessen. Efter att modellen kalibrerats testades också betydelsen av spatial variation i nederbörden genom att jämföra de simulerade vattennivåerna mellan den spatialt varierade historiska regnet och ett syntetiskt CDS-regn som saknar variation.  Utifrån det drogs slutsatsen att bilder från medborgare kan användas för att kalibrera en skyfallsmodell, men metoden är tidskrävande. Dock var det tydligt att bilder som direkt efterfrågades från medborgarna minskade arbetsbördan då deras lokalkännedom kunde inkluderas. Kalibreringen var också känslig för observationerna datakvalitet, särskilt när bilderna fotograferades i förhållande till regnet. Även om studien hade begränsningar visar den att det finns stora möjligheter att kalibrera skyfallsmodeller med observationer från medborgare.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal. / L'infection des cellules dendritiques (CDs) thymiques pourraient jouer un rôle dans la pathogénèse associée au virus de l'immunodéficience humaine de type 1 (VIH-1). Il a déjà été démontré que les cellules dendritiques du thymus peuvent être infectées in vitro par le VIH-1 et que cette infection cause le relargage d'un ou de plusieurs facteurs cytotoxiques dans le surnageant. Les objectifs principaux du présent travail sont séparés en 2 catégories. Tout d'abord, nous avons tenté de mieux caractériser l'entrée du virus dans les cellules dendritiques. Nous avons également essayé d'identifier la nature du ou des facteurs cytotoxiques retrouvés dans le surnageant de cellules dendritiques infectées par le VIH. Nos résultats démontrent qu'une souche du VIH-1 démontrant un tropisme pour les lignées de lymphocytes T peut entrer dans les CDs thymiques par un mécanisme qui ne requiert pas la présence des récepteurs de surface CD4 et CXCR4 habituellement utilisés par cette souche virale. Ce mécanisme d'entrée est utilisé par les virus infectieux aussi bien que les virus inactivés à la chaleur. Cette entrée virale mène à la présence de la gp120 à la surface des cellules. Nos résultats démontrent également que la cytotoxicité associée au surnageant est dûe à une combinaison de facteurs. Au moins, deux cytokines, le FasL et le TNFa ainsi que la protéine virale gp120 semblent jouer un rôle dans cette cytotoxicité. Par analogie avec les observations faites in vitro, l'infection des CDs thymiques in vivo pourrait entraîner la présentation d'antigènes viraux au cours du processus de selection négative des thymocytes et contribuer à l'élimination des lymphocytes réagissant contre le VIH. Cette infection pourrait aussi occasionner le relargage de facteurs cytotoxiques pour les thymocytes. Ces effets pourraient ultimement entraîner une diminution de la réponse immunitaire dirigée contre le VIH ansi qu'une diminution dans le réapprovisionnement en lymphocytes T matures causant ainsi un progression plus rapide de la maladie et ce, plus spécialement chez l'enfant chez lequel le thymus joue un rôle crucial.

Le premier volet de cette thèse traite de l’évaluation du risque de crédit. Après un chapitre introductif offrant une synthèse technique des modèles de risque, nous nous intéressons à la modélisation de la dépendance entre les risques de défaut par les copules qui permettent de mieux fonder les mesures du risque de crédit. Ces dernières assurent une description intégrale de la structure de dépendance et ont l’avantage d’exprimer la distribution jointe en termes des distributions marginales. Nous les appréhendons en termes probabilistes telles qu’elles sont désormais familières, mais également selon des perspectives algébriques, démarche à certains égards plus englobante que l’approche probabiliste. Ensuite, nous proposons un modèle général de pricing des dérivés de crédit inspiré des travaux de Cherubini et Luciano (2003) et de Luciano (2003). Nous évaluons un Credit Default Swap « vulnérable », comprenant un risque de contrepartie. Nous y intégrons la Credit Valuation Adjustment (CVA)préconisée par Bâle III pour optimiser l’allocation du capital économique. Nous reprenons la représentation générale de pricing établie par Sorensen et Bollier (1994) et contrairement aux travaux cités ci-dessus, le paiement de protection ne survient pas forcément à l’échéance du contrat. La dépendance entre le risque de contrepartie et celui de l’entité de référence est approchée par les copules. Nous examinons la vulnérabilité du CDS pour des cas de dépendance extrêmes grâce à un choix de copule mixte combinant des copules usuelles « extrêmes ». En variant le rho de Spearman, la copule mixte balaie un large spectre de dépendances, tout en assurant des closed form prices. Le modèle qui en résulte est adapté aux pratiques du marché et facile à calibrer.Nous en fournissons une application numérique. Nous mettons ensuite en évidence le rôle des dérivés de crédit en tant qu’instruments de couvertures mais aussi comme facteurs de risque, accusés d’être à l’origine de la crise des subprime. Enfin, nous analysons cette dernière ainsi que celle des dettes souveraines, héritant également de l’effondrement du marché immobilier américain. Nous proposons à la suite une étude de soutenabilité de la dette publique des pays périphériques surendettés de la zone euro à l’horizon 2016. / The first part of this thesis deals with the valuation of credit risk. After an introductory chapter providing a technical synthesis of risk models, we model the dependence between default risks with the copula that helps enhancing credit risk measures. This technical tool provides a full description of the dependence structure; one could exploit the possibility of writing any joint distribution function as a copula, taking as arguments the marginal distributions. We approach copulas in probabilistic terms as they are familiar nowadays, then with an algebraic approach which is more inclusive than the probabilistic one. Afterwards, we present a general credit derivative pricing model based on Cherubini and Luciano (2003) and Luciano (2003). We price a “vulnerable”Credit Default Swap, taking into account a counterparty risk. We consider theCredit Valuation Adjustment (CVA) advocated by Basel III to optimize theeconomic capital allocation. We recover the general representation of aproduct with counterparty risk which goes back to Sorensen and Bollier (1994)and differently from the papers mentioned above, the payment of protectiondoes not occur necessarily at the end of the contract. We approach the dependence between counterparty risk and the reference credit’s one with the copula. We study the sensitivity of the CDS in extreme dependence cases with a mixture copula defined in terms of the “extreme” ones. By varying the Spearman’s rho, one can explore the whole range of positive and negative association. Furthermore, the mixture copula provides closed form prices. Our model is then closer to the market practice and easy to implement. Later on, we provide an application on credit market data. Then, we highlight the role of credit derivatives as hedging instruments and as risk factors as well since they are accused to be responsible for the subprime crisis. Finally, we analyze the subprime crisis and the sovereign debt crisis which arose from the U.S. mortgage market collapse as well. We then study the public debt sustainability of the heavily indebted peripheral countries of the eurozone by 2016.

Les périodes marquées par une aversion au risque intense sont souvent l’origine de distorsions notables dans les prix de marché, et de pertes substantielles pour les investisseurs. Chaque épisode de crise financière montre que les mouvements de ventes généralisées sur les marchés ont des conséquences très négatives sur l’économie réelle. Ainsi, explorer le phénomène d’aversion au risque et la dynamique de propagation du sentiment de panique sur les marchés financiers peut aider à appréhender ces périodes de forte volatilité.Dans ce rapport de thèse, nous explorons différentes dimensions du phénomène d’aversion au risque, dans le cadre de portefeuilles d’obligations souveraines Européennes. Le rendement des obligations d’Etat, quotté par les traders, est sensé refléter entre autre le risque que le Trésor fasse défaut sur sa dette, avant que l’obligation vienne à maturation. Il s’agit là du risque souverain. Les crises financières habituellement occasionnent un mouvement important des rendements vers des niveaux plus élevés. Ce type de correction reflète un accroissement du risque souverain, et implique nécessairement une hausse du coût de financement pour les Trésors nationaux. Un objectif de ce rapport est donc de fournir des détails inédits aux Trésors sur la manière dont les rendements obligataires sont sensés se détériorer en période d’aversion au risque.Chapitre I explore le risque souverain dans le cadre d’un modèle probabiliste impliquant des distributions à queues lourdes, ainsi que la méthode GAS qui permet de capturer la dynamique de la volatilité. L’ajustement obtenu avec les distributions Hyperboliques Généralisées est robuste, et les résultats laissent penser que notre approche est particulièrement efficace durant les périodes marquées par une volatilité erratique. Dans un but de simplification, nous décrivons la mise en place d’un estimateur de volatilité intemporel, sensé refléter la volatilité intrinsèque de chaque obligation. Cet estimateur suggère que la volatilité croit de manière quadratique lorsque celle-ci est exprimée en fonction de la fonction de répartition des variations de rendements. Dans un second temps nous explorons une version bivariée du modèle. La calibration, robuste, met en valeur les corrélations entre chaque obligation. En guise d’observation générale, notre analyse confirme que les distributions à queues épaisses sont tout à fait appropriées pour l’exploration des prix de marché en période de crise financière.Chapitre II explore différentes manières d’exploiter notre modèle probabiliste. Afin d’identifier la dynamique de la contagion entre les obligations souveraines, nous analysons la réaction attendue du marché à une série de chocs financiers. Nous considérons un niveau important de granularité pour ce qui est de la sévérité du choc sous-jacent, et ceci nous permet d’identifier des lois empiriques supposées généraliser le comportement de la réaction de marché lorsque l’aversion au risque s’intensifie. Puis, nous incorporons nos estimateurs de volatilité et de réaction de marché à certaines approches reconnues d’optimisation de portefeuille et nous notons une amélioration de la résistance des portefeuilles, dans cette nouvelle version. Finalement, nous développons une nouvelle méthodologie d’optimisation de portefeuille basée sur le principe de mean-reversion.Chapitre III est dédié au pricing de produits dérivés de taux. Nous considérons maintenant que l’aversion au risque cause l’émergence de discontinuités dans les prix de marché, que nous simulons par le biais de processus à sauts. Notre modèle se concentre sur les processus de Hawkes qui ont l’avantage de capturer la présence d’auto-excitation dans la volatilité. Nous développons une procédure de calibration qui se distingue des procédures habituelles. Les résultats de volatilité implicite sont cohérents avec la volatilité réalisée, et suggèrent que les coefficients de prime de risque ont été estimés avec succès. / Periods of deep risk aversion are usually marked by sizeable distortions in market prices, and substantial losses in portfolios. As observed during financial crises, a generalized debacle in financial markets is a very negative shock for the real economy. Against this backdrop, it looks relevant to explore how risk aversion tends to affect global market valuations, especially if this exercise helps make the promotion of more optimal portfolio rebalancing procedures.In this dissertation, we investigate different dimensions of risk aversion, with a focus on European Sovereign debt securities. For a given sovereign bond, the (quoted) yield to maturity has to reflect the underlying risk that the Treasury may default on its debt, before maturation of the bond. This is sovereign risk. Financial crises usually occasion an upward correction in bond yields. Since higher yields reflect larger sovereign risk and higher funding costs, national Treasuries are usually inclined to get a deeper understanding of how sovereign risk could evolve under the influence of fierce risk aversion. This is another objective of our research analysis.In Chapter I, we consider a probabilistic approach to sovereign risk exploration, with the main purpose of illustrating the non-linear reaction ensuing from a gradual deterioration in market sentiment. We consider heavy-tailed distributions, and we use the Generalised Autoregressive Score method as a means to capture the volatility momentum. The goodness of fit provided by Generalised Hyperbolic distributions is compelling, and results suggest that our approach is particularly relevant to fit periods or erratic volatility, typical of financial crises. As an attempt to simplify the model, we focus on an empirical formulation of the ‘untemporal’ volatility of each security. This estimator of the intrinsic volatility suggests that volatility tends to accelerate in a quadratic manner when it is expressed against the cumulative distribution function of the yield variations. In a second part, we extend this approach to a problem of larger dimension and we explore the dynamics of risk aversion from a bivariate point of view. Results look robust and illustrate multivariate correlations between sovereign securities. As a general conclusion, heavy-tailed distributions look remarkably efficient to replicate the distribution of times-series affected by distorted volatility and erratic price variations.Chapter II explores different ways to extract information from the model, about financial contagion and how it is supposed to propagate through sovereign securities. In particular, we explore the market reaction to a series of many shocks with gradual intensity. Results offer a high degree of granularity and we extrapolate empirical rules on the expected market dynamics, when risk aversion intensifies. Then we incorporate our estimators of volatility and market reaction (to shocks) into popular portfolio optimisation procedures and we see positive implications on the general resilience of these portfolios. Finally, we also design an in-house methodology for optimal portfolio rebalancing, based on mean reversion.In Chapter III, we explore how sovereign risk tends to affect the price of financial derivatives in a risk-off environment. We consider that risk aversion and the ensuing volatility now favour the emergence of sizeable discontinuities in market prices, that we model with stochastic jumps. The different approaches we investigate extensively rely on Hawkes processes. These stochastic processes seek to estimate the durable impact of risk aversion onto the dynamics of jumps, via the introduction of dedicated self-excited loops. We develop an original approach to the calibration, different from conventional procedures. In the end, the calculated implied volatility remains in the vicinity of the realised volatility and there is a visible capability to jump on any rise in risk aversion.