Cette thèse est consacrée à des problématiques numériques probabilistes liées à la modélisation, au contrôle et à la gestion du risque et motivées par des applications dans les marchés de l'énergie. Le principal outil utilisé est la théorie des algorithmes stochastiques et des méthodes de simulation. Cette thèse se compose de trois parties. La première est dévouée à l'estimation de deux mesures de risque de la distribution L des pertes d'un portefeuille: la Value-at-Risk (VaR) et la Conditional Value-at-Risk (CVaR). Cette estimation est effectuée à l'aide d'un algorithme stochastique combiné avec une méthode de réduction de variance adaptative. La première partie de ce chapitre traite du cas de la dimension finie, la deuxième étend la première au cas d'une fonction de la trajectoire d'un processus et la dernière traite du cas des suites à discrépance faible. Le deuxième chapitre est dédié à des méthodes de couverture du risque en CVaR dans un marché incomplet opérant à temps discret à l'aide d'algorithmes stochastiques et de quantification vectorielle optimale. Des résultats théoriques sur la couverture en CVaR sont présentés puis les aspects numériques sont abordés dans un cadre markovien. La dernière partie est consacrée à la modélisation conjointe des prix des contrats spot Gaz et l'Electricité. Le modèle multi-facteur présenté repose sur des processus d'Ornstein stationnaires à coefficient de diffusion paramétrique.

Cette thèse passe en revue certains facteurs de risques économiques (risque de revenu, risque de la finance parallèle, et risque carbone) en utilisant de nouvelles sources de données et méthodologies. Le premier chapitre examine comment la réponse de la consommation face au risque de capital humain affecte la finance des ménages. A partir de données conjointes sur la consommation, les revenus et les actifs des ménages américains, ce papier documente le lissage excessif de la consommation comme un facteur essentiel pour le choix de portefeuille et montrer qu’il peut expliquer les énigmes financières observées chez les ménages américains. Par ailleurs, le papier formalise l’effet du lissage excessif sur le choix de portefeuille à l’aide d’un modèle de cycle de vie où un ménage est confronté à un risque de revenu salarial idiosyncratique. Le modèle est calibré de façon à correspondre aux observations sur le cycle de vie de la détention d’actifs risqués des ménages américains. Le deuxième chapitre évalue le transfert de risques des banques dans les activités bancaires non réglémentées. En exploitant les variations dans les risques discutés par les banques dans leur rapports financiers et en utilisant les outils de l’analyse textuelle, ce document fournit une nouvelle mesure de l’activité bancaire non-réglementée. Le papier montre empiriquement que (1) les banques sont plus susceptibles de contourner les régulations lorsque leurs contraintes de fonds propres deviennent contraignantes, (2) il existe une relation positive entre le transfert de risque et le risque extrême des banques. Par la suite, le papier rationalise ce transfert de risque en utilisant un modèle macroéconomique avec un secteur financier. Dans le modèle, l’événement de défaut de paiement et la présence d’externalités dues à une application imparfaite de la réglementation encourage les banques à s’engager dans une stratégie de transfert des risques. Enfin, le papier utilise ce cadre pour étudier la régulation optimale. On montre qu’une taxe sur l’activité sectorielle réduit efficacement le transfert des risques des banques par rapport à d’autres politiques comme la réglementation des fonds propres de la banque. Enfin, le troisième chapitre aborde l’effet du risque carbone sur la stabilité économique. Nous étudions ce risque à l’aide de données de panel pour 50 États américains au cours des années 1998 à 2018. De plus, nous supposons une dépendance transversale des facteurs communs non observés (par exemple, les liens commerciaux, l’intégration financière) entre les États. En utilisant une approche d’émissions de carbone basée sur la consommation, ce chapitre montre qu’une diminution d’une unité des émissions de carbone est associée, à long terme, à une croissance de la production logarithmique par habitant de 4,5 points de pourcentage. En outre, nous trouvons des impacts différentiels dans la distribution du revenu par habitant des États. Ces résultats éclairent le débat sur la voie de transition optimale vers une économie sobre en carbone. / This thesis reviews some economic risk factors (labor income risk, shadow banking risk, and carbon risk) using new data sources and novel methodologies. The first chapter investigates how the response of consumption to human capital risk affects household finance. Using joint data on consumption, income, and assets of representative US households, I document the excess smoothness of consumption as an essential factor for portfolio choice and show that it can explain household finance puzzles. Furthermore, I formalized the effect of the excess smoothness on the portfolio choice using a structural life-cycle model where a household faces an idiosyncratic wage income risk. The model is calibrated to match relevant aspects of the dynamics and the life cycle of risky asset holding from the PSID. The second chapter assesses banks’ risk-shifting in the non regulated banking activity, also called shadow banking. Exploiting variations in risks disclosed by banks in their financial reports and using textual analysis tools, this document provides a new measure non regulated banking activity. The paper empirically documents that (1) banks are more likely to shift risk out of the regulator’s reach when their risk-based capital constraints become binding, (2) there is a positive relationship between risk-shifting and tail risk of banks. The paper then rationalizes banks’ risk-shifting behavior using a macroeconomic model with a financial sector. In the model, the event of default on debt and the presence of externality due to imperfect regulation enforcement encourage banks to engage in risk-shifting strategies. As a result, banks behave as cross-sector arbitrageurs. Finally, the paper uses this framework to study optimal regulation. We show that a tax on sectoral activity effectively reduces banks’ risk-shifting compared to other bank’s equity regulation policies. Finally, the third chapter studies the effect of carbon risk on economic stability using a consumption-based carbon emissions approach for 50 U.S. states over the years 1998 - 2018. The paper assumes a cross-sectional dependence from unobserved common factors (e.g., trade linkage, financial integration) between the states. Under this assumption, we find that one unit decreases in carbon emissions is associated with 4.5 percentage points decrease in the per capita output growth over the long run. Besides, we find differential impacts across the distribution of per capita states income. These findings inform the debate over the optimal transition path toward a low carbon economy.