L’objectif de la thèse est d’étudier les cycles économiques en Tunisie en se centrant principalement sur les questions suivantes : quel est leur degré de synchronisation avec les fluctuations économiques des pays développés et quels sont les mécanismes de transmission de ces fluctuations sur l’économie tunisienne ? Pour répondre à cette problématique, le travail est divisé en trois chapitres. Le premier chapitre cherche à retracer les cycles économiques tunisien comparés aux cycles économiques mondiaux, représentés par quatre pays développés (PDE) : la France, l'Italie, l'Allemagne (qui sont les principaux partenaires commerciaux de la Tunisie) et les Etats-Unis (du fait de leur poids dans l'économie mondiale). Dans le deuxième chapitre, le travail introduit l’extraction des composantes cycliques d’autres variables macro-économiques internes (globales et sectorielles) et externes à l’économie tunisienne, afin d’identifier les sources des chocs et les canaux à travers ces chocs sont transmis. Le dernier chapitre a pour objet une validation économétrique des résultats descriptifs des faits stylisés données au premier et au deuxième chapitre, et de savoir à quel degré la nouvelle synthèse néoclassique peut être appliquée à l'économie tunisienne. Les résultats des faits stylisés montrent que le cycle économique tunisien est sensible aux trois catégories de variables étudiées, réelles, monétaires et financières, confirmant ainsi la théorie de la nouvelle synthèse néoclassique. L'application des modèles, VAR structurel et modèle dynamique à composante inobservable, valide les résultats des faits stylisés. En effet, les estimations du modèle VAR structurel montrent que les trois chocs qui contribuent le plus à la variance du PIB tunisien sont les chocs d'offre, les chocs monétaires et les chocs extérieurs. Concernant l'évaluation de la synchronisation du cycle tunisien avec ceux des PDE à partir du modèle à facteur inobservable de Stock et Watson, les résultats montrent un rôle significatif du facteur commun sur le cycle tunisien. Pour les déterminants de la synchronisation du cycle tunisien avec ceux des PDE, la transmission des fluctuations des pays partenaires commerciaux paraît se faire à travers les demandes intérieures, l'indice des prix des matières premières et le taux du marché monétaire en zone euro. Les exportations et les importations tunisiennes n'ont montré un rôle significatif qu'avec le premier partenaire commercial, la France. Pour les Etats-Unis, les fluctuations sont transmises à travers deux variables "européennes", le taux du marché monétaire en zone euro et les envois de fonds des immigrés, suggérant le rôle intermédiaire des pays partenaires commerciaux européens dans la transmission des fluctuations américaines et internationales à l'économie tunisienne. / The aim of the thesis is to study the Tunisian business cycles. We focus mainly on the following questions: To what extent do they synchronize with the economic fluctuations of the developed countries and what are transmission mechanisms of such fluctuations on the Tunisian business cycles? To tackle this problem, the work is organized into three chapters. The first chapter seeks to compare the Tunisian business cycles to international business cycles, represented by four developed countries: France, Italy, Germany (which are the main trade partners of Tunisia) and the United States (due to their importance in the world economy). In the second chapter, the work introduces the extraction of cyclical components of domestic and external macroeconomic variables (global and sector levels) in order to identify the sources of shocks and channels through which these shocks are transmitted. The last chapter deals with an econometric validation of the stylized facts presented in the first and second chapter and seeks to find out the degree to which the new neoclassical synthesis can be applied to the Tunisian business cycles. The stylized facts show that the Tunisian business cycle is sensitive to three categories of variables, (real, monetary and financial variables), this result confirms the theory of the New Neoclassical Synthesis. The structural VAR model and the dynamic latent factor model validate the stylized facts. Indeed, the estimation of the structural VAR model shows that the three shocks that contribute the most to the variance of the Tunisian GDP are supply shocks, monetary shocks and external shocks. Concerning the synchronization of the Tunisian business cycle with those of developed countries according to unobservable factor model of Stock and Watson, the results show a significant role of the common factor on the Tunisian business cycle. For the determinants of synchronization of the Tunisian business cycle with those of developed countries, the transmission of fluctuations in trading partner countries seems to be carried out through domestic demand, the international price index of raw materials and the money market rates in the Euro zone. Tunisian exports and imports showed a significant role with the first trading partner, France. For the United States, the fluctuations are transmitted through two "European" variables, the money market rates in the euro zone and remittances of immigrants, suggesting the intermediary role of European trade partners in the transmission of American and international fluctuations to the Tunisian economy.

Cette thèse s’attache à développer des outils et modèles adaptés a l’étude de certains risques spatiaux et en réseaux. Elle est divisée en cinq chapitres. Le premier consiste en une introduction générale, contenant l’état de l’art au sein duquel s’inscrivent les différents travaux, ainsi que les principaux résultats obtenus. Le Chapitre 2 propose un nouveau générateur de précipitations multi-site. Il est important de disposer de modèles capables de produire des séries de précipitations statistiquement réalistes. Alors que les modèles précédemment introduits dans la littérature concernent essentiellement les précipitations journalières, nous développons un modèle horaire. Il n’implique qu’une seule équation et introduit ainsi une dépendance entre occurrence et intensité, processus souvent considérés comme indépendants dans la littérature. Il comporte un facteur commun prenant en compte les conditions atmosphériques grande échelle et un terme de contagion auto-regressif multivarié, représentant la propagation locale des pluies. Malgré sa relative simplicité, ce modèle reproduit très bien les intensités, les durées de sècheresse ainsi que la dépendance spatiale dans le cas de la Bretagne Nord. Dans le Chapitre 3, nous proposons une méthode d’estimation des processus maxstables, basée sur des techniques de vraisemblance simulée. Les processus max-stables sont très adaptés à la modélisation statistique des extrêmes spatiaux mais leur estimation s’avère délicate. En effet, la densité multivariée n’a pas de forme explicite et les méthodes d’estimation standards liées à la vraisemblance ne peuvent donc pas être appliquées. Sous des hypothèses adéquates, notre estimateur est efficace quand le nombre d’observations temporelles et le nombre de simulations tendent vers l’infini. Cette approche par simulation peut être utilisée pour de nombreuses classes de processus max-stables et peut fournir de meilleurs résultats que les méthodes actuelles utilisant la vraisemblance composite, notamment dans le cas où seules quelques observations temporelles sont disponibles et où la dépendance spatiale est importante / This thesis aims at developing tools and models that are relevant for the study of some spatial risks and risks in networks. The thesis is divided into five chapters. The first one is a general introduction containing the state of the art related to each study as well as the main results. Chapter 2 develops a new multi-site precipitation generator. It is crucial to dispose of models able to produce statistically realistic precipitation series. Whereas previously introduced models in the literature deal with daily precipitation, we develop a hourly model. The latter involves only one equation and thus introduces dependence between occurrence and intensity; the aforementioned literature assumes that these processes are independent. Our model contains a common factor taking large scale atmospheric conditions into account and a multivariate autoregressive contagion term accounting for local propagation of rainfall. Despite its relative simplicity, this model shows an impressive ability to reproduce real intensities, lengths of dry periods as well as the spatial dependence structure. In Chapter 3, we propose an estimation method for max-stable processes, based on simulated likelihood techniques. Max-stable processes are ideally suited for the statistical modeling of spatial extremes but their inference is difficult. Indeed the multivariate density function is not available and thus standard likelihood-based estimation methods cannot be applied. Under appropriate assumptions, our estimator is efficient as both the temporal dimension and the number of simulation draws tend towards infinity. This approach by simulation can be used for many classes of max-stable processes and can provide better results than composite-based methods, especially in the case where only a few temporal observations are available and the spatial dependence is high