Ce mémoire vise à estimer la densité neutre au risque (Risk neutral density (RND) en anglais) par une approche non paramétrique tout en tenant compte de l’endogénéité. Les prix transversaux des options européennes sont utilisés pour l’estimation. Le modèle principal considéré est la régression linéaire fonctionnelle. Nous montrons comment utiliser des variables instrumentales dans ce modèle pour corriger l’endogénéité. En outre, nous avons intégré des variables instrumentales dans le modèle approximant le RND par l’utilisation des fonctions d’Hermite à des fins de comparaison des résultats. Pour garantir un estimateur stable, nous utilisons la technique de régularisation de Tikhonov. Ensuite, nous effectuons des simulations de Monte-Carlo pour étudier l’impact des différents types de distribution RND sur les résultats obtenus. Plus précisément, nous analysons une distribution de mélange lognormale et une distribution de smile de Black-Scholes. Les résultats des simulations démontrent que l’estimateur utilisant des variables instrumentales pour corriger l’endogénéité est plus performant que l’alternative qui ne les utilise pas. En outre, les résultats de la distribution de smile de Black-Scholes sont plus performants que ceux de la distribution de mélange log-normale. Enfin, S&P 500 options sont utilisées pour une application de l’estimateur. / This thesis aims to estimate the risk-neutral density (RND) through a non-parametric approach while accounting for endogeneity. The cross-sectional prices of European options are used for the estimation. The primary model under consideration is functional linear regression. We have demonstrated the use of instrumental variables in this model to address endogeneity. Additionally, we have integrated instrumental variables into the model approximating RND through the use of Hermite functions for the purpose of result comparison. To ensure a stable estimator, we employ the Tikhonov regularization technique. Following this, we conduct Monte- Carlo simulations to investigate the impact of different RND distribution types on the obtained results. Specifically, we analyze a lognormal mixture distribution and a Black-Scholes smile distribution. The simulation results demonstrate that the estimator utilizing instrumental variables to adjust for endogeneity outperforms the non-adjusted alternative. Additionally, outcomes from the Black-Scholes smile distribution exhibit superior performance compared to those from the log-normal mixture distribution. Finally, S&P 500 options are used for an application of the estimator.

L'approche traditionnelle des produits dérivés consiste, sous certaines hypothèses bien définies, à construire des stratégies de couverture à risque strictement nul. Cependant,dans le cas général ces stratégies de couverture "parfaites" n'existent pas,et la théorie doit plutôt s'appuyer sur une idée de minimisation du risque. Dans ce cas, la couverture optimale dépend de la quantité du risque à minimiser. Dans lecadre des options, on considère dans ce travail une nouvelle mesure du risque vial'approche de l'utilité espérée qui tient compte, à la fois, du moment d'ordre quatre,qui est plus sensible aux grandes fluctuations que la variance, et de l'aversion aurisque de l'émetteur d'une option vis-à-vis au risque. Comparée à la couverture endelta, à l'optimisation de la variance et l'optimisation du moment d'ordre quatre,la stratégie de couverture, via l'approche de l'utilité espérée, permet de diminuer lasensibilité de la couverture par rapport au cours du sous-jacent. Ceci est de natureà réduire les coûts des transactions associées / The traditional approach of derivatives involves, under certain clearly defined hypothesis, to construct hedging strategies for strictly zero risk. However, in the general case these perfect hedging strategies do not exist, and the theory must be rather based on the idea of risk minimization. In this case, the optimal hedging strategy depends on the amount of risk to be minimized. Under the options approach, we consider here a new measure of risk via the expected utility approach that takes into account both, the moment of order four, which is more sensitive to fluctuations than large variance, and risk aversion of the investor of an option towards risk. Compared to delta hedging, optimization of the variance and maximizing the moment of order four, the hedging strategy, via the expected utilitiy approach, reduces the sensitivy of the hedging approach reported in the underlying asset price. This is likely to reduce the associated transaction costs.