La présente thèse s'est inscrite dans une perspective d'améliorer les outils de mesure du risque de marché en proposant des solutions capables de reproduire certaines caractéristiques empiriques d'évolution des marchés financiers. A travers une étude empirique sur des données réelles, nous montrons que la réalité des marchés financiers possède certaines caractéristiques empiriques connues et résumées sous le nom "faits stylisés", qui rendent les mesures usuelles du risque de marché incapables de reproduire ces caractéristiques. Nous proposons des nouvelles méthodes de mesure de la Value-at-Risk (VaR), en fonction de la volatilité passée et des corrélations existant entre les actifs composant un portefeuille, dans le cadre de deux grandes approches de mesure du risque : une approche de mesure du risque global (ou risque univarié) et une approche de mesure du risque multiple (ou risque multivarié), tout en testant leur qualité prédictive au moyen des procédures de backtesting. Les résultats obtenus montrent une grande capacité des différentes mesures utilisées à capturer les faits stylisés caractérisant l'évolution des marchés financiers étudiés avec une nette surperformance des méthodes de mesure de la VaR estimées dans le cadre du risque multivarié par rapport à celles du risque univarié. / This thesis has object to improve the methods for estimating market risk by offering solutions capable to replicate some empirical properties of asset returns. Through an empirical study on real data, we show that the reality of financial markets has some empirical characteristics known and summarized as "stylized facts" that render the conventional market risk measurement unable to reproduce. We propose a Value-at-Risk (VaR) measures, based on modeling portfolio volatility and correlations between assets classes, using two risk measurement approaches: an univariate risk measurement approach and multivariate risk measurement approach, and testing their quality predictive using backtesting procedures. The results obtained show a great ability of different used risk measurement to capture the stylized facts characterizing financial markets, with a clear outperformance of the multivariate VaR measures than the univariate VaR measures.

Cette thèse de doctorat est composée de trois chapitres, un article et deux papiers et est principalement liée au domaine de l’économétrie financière empirique. Elle analyse la dépendance et le lien entre les marchés financiers et les marchés de matières premières, en particulier celui de l’énergie. Les distributions et corrélations des variables appartenant aux deux marchés sont étudiées afin de déterminer leurs effets les uns sur les autres et d’analyser leurs tendances pour donner un meilleur aperçu de leurs comportements vis-à-vis des crises et des événements brusques en économie. Ces variables sont représentées par certains indices financiers (SP500, Euro stoxx 50, Msci China) ainsi que par les principaux indices de matières premières (SP GSCI, Brent Oil,Gaz naturel, Metaux precieux). Nous choisissons de modéliser leur corrélation dans le temps et de prendre en compte la non-linéarité et l’instabilité qui peuvent les affecter. Pour cela, l’approche fonction copule a été employée pour modéliser d’une manière efficace leurs distributions. Dans le premier chapitre, nous examinons la dépendance et les co-mouvements entre les prix des émissions de dioxyde de carbone et les indices énergétiques comme le charbon, le gaz naturel, le Brent oil et l’indice énergétique global. Le deuxième chapitre analyse les interactions et relations entre le marché pétrolier et deux principaux marchés financiers en Europe et aux États-Unis représentés par l’Euro stoxx 50 et le SP500. Dans le dernier chapitre, on analyse la dépendance multivariée entre les indices de matière première de différents secteurs avec des indices financiers en utilisant le modèle de la copule Regular Vine. / This Ph.D. thesis is composed by three chapters and is mainly related to theempirical financial econometrics field. It analysis the dependence and correlationbetween the financial markets and the commodity markets specially energy.Variables from both markets are studied to determine their effects on each othersand to analyse their trends to giva a better insight to their co-movements.These variables are represented by some of the major equities (SP500, Eurostoxx 50, Msci China) as well as major commodities indices (SP GSCI commodity,Brent Oil, Natural Gas, Precious metals). We choose to model theircorrelation dynamically and take into account any non-linearity and stylisedfacts into the nature of their dependencies. For that, the copula approach wasused to model efficiently the correlated joint distributions of the studied variables.In the first paper, we examine the dependence and co-movements between theprices of the carbon dioxide emissions and energy commodities (coal, naturalgas, Brent oil and SP GSCI energy index). The dependence between thereturns was modeled by a particular class of dynamic copula, the StochasticAutoregressive Copula (SCAR). The second chapter analysis the interactions and co-movements between the oilmarket and two major stock markets in Europe and the US (the Euro stoxx 50and the SP500). Both the dynamic and the markov (regime switching) copulawere chosen to better understand the link between the two. In The last paper, I study the multivariate dependence between commoditiesfrom different sectors with some major equities using the Regular Vine copula model.

Le ralentissement de la dynamique des liquides à la transition vitreuse reste un phénomène encore mal compris. Beaucoup de liquides peuvent, sous certaines conditions, passer la température de cristallisation, rester liquides (surfondus) et avoir une viscosité qui augmente énormément jusqu'à ce qu'ils se figent en un verre à la température de transition vitreuse Tg. De nombreuses données expérimentales ont été obtenues par des techniques différentes et beaucoup de modèles théoriques ont été explorés pour rendre compte de ces faits et mieux les comprendre. Le scénario qui nous a plus particulièrement guidés ici est celui des hétérogénéités dynamiques : des zones se développent dans le liquide où les mouvements des molécules sont corrélés, nécessitant un apport en énergie pour relaxer qui augmente lorsque la température diminue et que la taille des zones augmente. Cette image est liée à l'existence possible d'une transition de phase sous-jacente. Mais ce nombre de molécules corrélées, et surtout son évolution en température n'avait encore jamais été mesurée de manière directe dans les liquides surfondus. Deux méthodes basées sur les mesures de susceptibilité linéaire pour la première et non-linéaire pour la seconde ont été proposées, qui permettent de sonder directement ce nombre de molécules corrélées. Nous avons développé une expérience originale qui permet de mesurer la susceptibilité diélectrique linéaire mais aussi la réponse non-linéaire. La mesure de la susceptibilité non-linéaire est délicate puisque le signal recherché est 106 fois plus faible que le signal linéaire usuellement mesuré. Nous avons donc particulièrement travaillé le choix des appareils électroniques (source de tension et détection synchrone), des circuits de mesure, et le développement des condensateurs à liquide nécessaires. Nous avons mesuré alors un nombre de molécules corrélées qui croît lorsque la température diminue, par les deux techniques. La mesure non-linéaire donne un nombre qui croît lentement, d'environ 80 % entre Tg + 8 K et Tg + 38 K. Nous avons comparé cette croissance à celle obtenue par les mesures linéaire et constaté que les deux évolutions sont globalement similaires avec toutefois des différences qu'il serait utile de mieux comprendre. Nous avons aussi étudié l'évolution en fréquence de la réponse non-linéaire et montré l'existence d'une courbe maîtresse où toutes les courbes à différentes températures se recalent. Cette courbe a pu être comparée à un modèle phénoménologique d'échauffement des hétérogénéités dynamiques et à des prédictions théoriques basées en partie sur une des grandes théories des verres, la théorie de couplage de modes. Ces résultats expérimentaux originaux apportent un éclairage nouveau sur la transition vitreuse et notamment en terme de phénomènes critiques, rapprochant la transition vitreuse de la transition des verres de spins, qui elle est une transition de phase.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.