Cette thèse est articulée autour de trois risques financiers que sont : la liquidité, la contagion et le risque systémique. Ces derniers sont au centre de toutes les attentions depuis la crise de 2007-08 et resteront d’actualité à la vue des évènements que rencontrent les marchés financiers. Le premier chapitre de cette thèse présente un facteur de liquidité de financement obtenu par l’interprétation d’un phénomène de contagion en termes de risque de liquidité de marché. Nous proposons dans le second chapitre, une méta-mesure de cette liquidité de marché. Cette dernière tient compte de l’ensemble des dimensions présentes dans la définition de la liquidité en s’intéressant à la dynamique de plusieurs mesures de liquidité simultanément. L’objectif du troisième chapitre est de présenter une modélisation des rendements du marché permettant la prise en compte de la liquidité de financement dans l’estimation de la DCoVaR. Ainsi, ce travail propose une nouvelle mesure du risque systémique ayant un comportement contracyclique. Pour finir, nous nous intéressons à l’hypothèse de non-linéarité de la structure de dépendance entre les rendements de marché et ceux des institutions financières. Au cœur de la mesure du risque systémique, cette hypothèse apparait contraignante puisqu’elle n’a que peu d’impact sur l’identification des firmes les plus risquées mais peut compliquer considérablement l’estimation de ces mesures. / The aim of this thesis is to improve the management of financial risks through the employment of econometric methods. We focus on liquidity (market and funding), contagion and systemic risk, which have attracted a particularly large interest in the last years of financial turmoil. Firstly, we construct a funding liquidity factor based on the contagion effects that market liquidity risks encounter. This procedure can be useful to provide a better management of the liquidity mismatch among the assets and liabilities of a fund. Secondly, we propose a meta-measure of liquidity which incorporates multiple liquidity measures through the use of a conditional correlation model. As a result, we are able to detect drastic liquidity problems by using a single measure. Thirdly, we propose a new modeling framework for financial returns by adding an extra component related to funding liquidity to the standard DCoVaR model. In this way we obtain a countercyclical measure of systemic risk. Finally, we study to which extent a change in the estimation method affects the identification of systemically relevant Financial Institutions. In particular, the most popular measures aim at capturing the nonlinearity of the dependence structure between financial firms and market returns. We show, however, that similar results can be obtained by simply assuming a linear dependence, which can also largely simplify the estimation.

Cette thèse est articulée autour de trois risques financiers que sont : la liquidité, la contagion et le risque systémique. Ces derniers sont au centre de toutes les attentions depuis la crise de 2007-08 et resteront d'actualité à la vue des évènements que rencontrent les marchés financiers. Le premier chapitre de cette thèse présente un facteur de liquidité de financement obtenu par l'interprétation d'un phénomène de contagion en termes de risque de liquidité de marché. Nous proposons dans le second chapitre, une méta-mesure de cette liquidité de marché. Cette dernière tient compte de l'ensemble des dimensions présentes dans la définition de la liquidité en s'intéressant à la dynamique de plusieurs mesures de liquidité simultanément. L'objectif du troisième chapitre est de présenter une modélisation des rendements du marché permettant la prise en compte de la liquidité de financement dans l'estimation de la DCoVaR. Ainsi, ce travail propose une nouvelle mesure du risque systémique ayant un comportement contracyclique. Pour finir, nous nous intéressons à l'hypothèse de non-linéarité de la structure de dépendance entre les rendements de marché et ceux des institutions financières. Au cœur de la mesure du risque systémique, cette hypothèse apparait contraignante puisqu'elle n'a que peu d'impact sur l'identification des firmes les plus risquées mais peut compliquer considérablement l'estimation de ces mesures.

Cette thèse porte sur la modélisation, la prévision et la couverture du risque de contagion financière. Après une présentation générale des fondements théoriques et des mécanismes de propagation relatifs à la contagion financière, nous introduisons une modélisation fondée sur les modèles de cointégration non linéaire et de causalité non linéaire dans lesquels, les variables et le terme d’erreur du modèle à correction d’erreur obéissent à la dynamique de processus auto-régressifs à changement de régime de type TAR et M-TAR pour capter l’effet de contagion. Une extension de cette modélisation au cadre de prévision probabiliste conditionnelle a été faite par la suite à travers les réseaux de croyance Bayésienne pour renforcer le pouvoir prédictif. Ensuite, nous montrons comment une institution financière peut couvrir son portefeuille contre ce type de risque par de nouvelles approches. Nous proposons pour cela, une stratégie de couverture purement statique dans une perspective règlementaire à l’aide de modèles génératifs de type Vines-copula, une stratégie de couverture semi-statique fondée sur la budgétisation des risques et une stratégie de couverture dynamique à partir des processus de diffusion à sauts mutualisés. Ces nouvelles modélisations sont testées empiriquement sur un ensemble d’indices boursiers. / This Ph.D thesis focuses on modeling, forecasting and hedging financial contagion. After an overview of the theoretical foundations and spread mechanism relating to financial contagion, we introduce modeling based on nonlinear cointegration and non-linear causality models in which the variables and the error term in the correction model error obey at the dynamics of autoregressive regime change process of type TAR and M-TAR to catch the contagion effect. An extension of this model to conditional probabilistic forecasting framework was done through Bayesian belief networks, to enhance the predictive power. Then we show how a financial institution can hedge its portfolio against this risk by new specifications. Therefore, we offer a purely static hedging strategy in a regulatory perspective using generative models Vines-copula, a semi-static hedging strategy based on risk budgeting and dynamic hedging strategy based on mutually exciting jumps diffusion process. These new models are tested empirically on set of market indices.

Cette thèse cherche à intégrer une conception riche de l'information à l'étude des ruées bancaires et de la contagion informationnelle. Elle s'intéresse à la détection de l'insolvabilité bancaire et à l'initiation des procédures de résolution. Le premier chapitre est une revue de la littérature sur les ruées bancaires s'intéressant du modèle "canonique" de Diamond & Dybvig (1983, J Pol Econ 91 (3): 401-19) et ses alternatives. Le second chapitre traite des théories de la contagion financière. Puis, la thèse propose une réinterprétation de ces deux littératures s'intéressant aux propriétés qualitatives de l'information produite par l'apprentissage endogène. La seconde partie est consacrée aux conséquences de cette réinterprétation pour le droit bancaire. D'abord, des parallèles sont tracés entre les ruées bancaires et le modèle de la "négociation des créanciers" de la théorie de l'insolvabilité. L'analyse positive suggère qu'il satisfait mieux la littérature empirique, et l'analyse normative que les "négociations des créanciers" sont mieux gérées par les institutions de la faillite d'entreprise plutôt que par les résolutions administratives. Ensuite, ces apports sont utilisés pour une analyse comparative institutionnelle des régimes de faillite des grandes institutions financières non bancaires américaines s'appuyant sur les principes de la Robust Political Economy. La thèse présente deux résultats principaux. Les crises informationnelles bancaires produisent l'information nécessaire à leurs résolutions. L'initiation des procédures de résolution de l'insolvabilité par le débiteur peut être un mécanisme robuste dans certains des cas étudiés. / This dissertation seeks to integrate a rich conception of information in the study of bank runs and informational contagion. In particular, it is interested in the detection of bank insolvency and the initiation of insolvency resolution procedures.The first chapter is a review of the literature on bank runs focused on the "canonical" model of Diamond & Dybvig (1983, J Pol Econ 91 (3): 401-19) and its alternatives. The second chapter deals with the theories of financial contagion. Then the dissertation proposes a reinterpretation of these two literatures focusing on the qualitative properties of the information produced by endogenous learning.The second part deals with the consequences of this reinterpretation for banking law. First, parallels are drawn between bank runs and the "creditors' bargain" model of bankruptcy theory. The positive analysis suggests that it better satisfies the empirical literature, and normative analysis that "creditor bargains" are better managed by the institutions of corporate bankruptcy than administrative resolutions. Then, these contributions are used for a comparative institutional analysis of bankruptcy regimes large US non-bank financial institutions based on the principles of Robust Political Economy.The thesis has two main results. Informational banking crises produce the information necessary for their own resolutions. The initiation of insolvency resolution procedures by the debtor can be a robust mechanism in some of the cases studied.