Cette étude analyse les effets multiplicateurs différenciés des chocs de dépenses publiques d'investissement et de dépenses publiques générales sur le PIB réel canadien à court et long terme. La démarche méthodologique s'appuie sur l'utilisation d'une approche VAR. Cette étude a permis d'établir la différence fondamentale entre les effets des chocs de dépenses publiques sur l'activité économique canadienne à court et à long terme. L'idée d'une telle problématique étudiée est d'évaluer si les chocs des dépenses publiques d'investissement ont un impact plus important sur l'activité économique à long terme, et si l'effet multiplicateur de ces chocs est supérieur à 1 à long terme. Selon les résultats obtenus, l'effet multiplicateur des chocs positifs de dépenses publiques d'investissement sur le PIB réel canadien est plus important que celui des dépenses publiques générales à court et long terme, et cet effet est aussi supérieur à 1 à long terme. Ces résultats suggèrent que les dépenses d'infrastructure sont un meilleur véhicule pour stimuler l'activité économique à court et long terme.

L'objectif de ce mémoire est de déterminer si la dimension du risque macroéconomique est incorporée dans le prix des actions canadiennes cotées en bourse sur le Toronto Stock Exchange. Une extension du modèle à trois facteurs de Fama et French (1992) est proposée afin d'inclure certains facteurs macroéconomiques, soit l'indice du taux de change effectif canadien de la Banque du Canada, l'écart entre les taux de long et de court terme, la variation du taux sans risque ainsi que l'indice de produits de base de la Banque du Canada, et de déterminer si ceux-ci permettent de mieux expliquer les rendements boursiers au Canada. Les estimations, réalisées sur une période allant de 2000 à 2015, montrent que seuls les facteurs du taux de change et de l'écart de taux d'intérêt sont incorporés dans le prix des actions.

La modélisation de la volatilité des actifs financiers s'est avérée un sujet très populaire depuis plusieurs années. La performance accrue des ordinateurs a permis d'appliquer les méthodes bayésiennes à l'estimation de ces modèles. Ce mémoire traite de l'estimation bayesienne des modèles d'un modèle de volatilité stochastique dans ses versions univariées et multivariées. L'estimation se fait par un algorithme MCMC via la technique de l'augmentation des données. Par la suite, une application au calcul de la valeur-à-risque sur un titre à revenus fixes est démontrée.

Cette thèse est composée de trois chapitres qui analysent essentiellement la problématique de gestion de risque dans les institutions financières en lien avec le cycle économique et examine comment la réglementation influence leurs comportements afin de pratiquer une gestion saine des risques pour garantir la stabilité financière. Le premier chapitre propose une extension du modèle dynamique Nelson-Siegel en permettant aux paramètres de suivre un processus AR-GARCH pour tenir compte du cycle économique. C'est un modèle prédictif de la structure à terme du spread CDS et il permet d'estimer le capital à risque d'un vendeur de protection d'un contrat CDS. Nous trouvons que, plus la maturité et le temps de détention du contrat sont longs, plus la qualité de crédit de l'entité de référence est détériorée. Aussi, plus l'état de l'économie est défavorable, le vendeur de protection d'un contrat CDS est davantage vulnérable et le risque de perdre son capital est plus élevé. Ces résultats mettent en évidence les facteurs à considérer par les gestionnaires de portefeuille de risque de crédit et les autorités de régulation afin de minimiser et de s'assurer d'une gestion efficace du risque. Le deuxième chapitre propose un modèle d'ajustement partiel à changement de régime en implémentant le Hidden Markov Models (HMM) pour étendre le modèle d'ajustement partiel standard existant dans la littérature sur la structure de capital des banques. Le modèle d'ajustement partiel avec vitesse d'ajustement constant et celui avec vitesse d'ajustement variable dans le temps présentent tous deux des limites. Le premier modèle ne parvient pas à détecter le changement structurel observé dans le ratio de capital des banques dû aux réformes réglementaires des exigences de capital après la crise financière globale (GFC). Le second modèle peut capter le changement de régime dans le ratio de capital des banques que si les régimes sont observables, ce qui représente un défi. Le HMM proposé a l'avantage de détecter les régimes inobservables et permet d'estimer la vitesse d'ajustement avec changement de régime. Les résultats trouvés montrent que les banques réagissent différemment en période de crise et en période normale. En période de crise, les banques ajustent plus lentement leurs ratios de capital. Par comparaison à la GFC, on constate que les banques ajustent beaucoup plus rapidement leur structure de capital pendant la crise COVID-19. Cela signifie que les banques étaient plus capitalisées avant d'entrer dans la crise COVID-19 que pendant la GFC. La crise COVID-19 était considérée comme un test de résistance pour évaluer l'efficacité de la réforme réglementaire des exigences de capital post-crise. Le troisième chapitre présente un cadre théorique et des exemples numériques pour évaluer les préjudices subis par des investisseurs non professionnels dus à un mauvais conseil de placement. Le préjudice est supposé être vérifiable ex post lorsque les rendements sont réalisés. L'évaluation du dommage est basée sur le principe que l'investisseur doit conserver le même niveau d'utilité espérée que le portefeuille optimal. Ce principe est implémenté à travers plusieurs formules de dommage. Les résultats trouvés montrent que la formule de 'dommages ajustés au marché' la plus utilisée dans la pratique est celle qui minimise le cout pour le conseiller et les prix de conseil payés par l'investisseur mais moyennant une franchise. Ce qui améliore la situation de l'investisseur. / This thesis is written in three chapters which essentially analyze the problematic of risk management in financial institutions according to the business cycle and examine how regulation influences their behavior in order to practice sound risk management to guarantee financial stability. The first chapter proposes an extension of the dynamic Nelson-Siegel model by allowing the parameters to follow an AR-GARCH process to consider the business cycle effect. This model is used firstly to estimate and forecast the term structure of the CDS spread and secondly, to estimate the risk-based capital for a protection seller of a CDS contract. We find that, the credit quality of the reference entity is deteriorated when the maturity and the holding period of the contract are high. In addition, in unfavorable economic conditions, the seller of protection of a CDS contract is more vulnerable and the risk of losing its capital is higher. These factors are essential for effective risk management by credit risk portfolio managers and regulators. The second chapter proposes a regime-switching partial adjustment model by implementing a Hidden Markov Model (HMM) to extend the existing standard partial adjustment model in the bank capital structure literature. Both the partial adjustment model with time-invariant speed of adjustment (SOA) and the one with time-varying SOA have limitations. The first model fails to detect the structural change observed in banks' capital ratio following the regulatory reforms of capital requirements after the global financial crisis (GFC). The second model can capture the regime-switching in bank's capital ratio only if regimes are observable, which is a challenge. The proposed HMM has the advantage of detecting unobserved regime states and allows estimating regime-switching SOA. The results show that banks behave differently during crisis times than during normal periods. I observe an upward shift in banks' SOA after the GFC. Compared to the GFC, the banks' SOA during the COVID-19 crisis is higher than that in GFC. This means that banks were more capitalized before entering the COVID-19 crisis than the GFC. The COVID-19 crisis could be seen as a stress test to assess the effectiveness of the post-crisis regulatory reform of capital requirements. The third chapter presents a theoretical framework and numerical examples to assess the damage suffered by unsophisticated investors following unsuitable advice. Unsuitability claims are assumed to be verifiable ex post once investment returns are realized. The legal compensation principle is expectation damages, i.e., redress paid ex post should make the investors whole in terms of expected utility. This principle is implemented through several damage formulas. The results show that the 'market-adjusted damages' formula most used in practice is the one that minimizes advisor's cost and investor's advice fees but with a deductible. The low advice fee makes customers better off.

Depuis la crise financière, la modélisation financière et la gestion des risques ont pris une place particulière dans les domaines de la finance et assurance. Cette thèse rentre dans ce cadre et aborde plus spécifiquement trois problématiques en lien avec la modélisation financière, l'évaluation et la couverture des risques. Les trois problématiques se déclinent en trois articles comme suit : "Optimal choice between CAT bond and debt to cover the risks of natural disasters". Ce document de recherche analyse le choix entre la dette non contingente et l'obligation catastrophe pour couvrir le risque de tremblements de terre. Un modèle dynamique d'optimisation stochastique avec frictions a été développé et montre sous quelles conditions il peut être avantageux pour un gouvernement d'émettre une obligation catastrophe plutôt qu'une obligation standard non contingente. "Écart de taux des obligations catastrophes, liquidité et taux d'intérêt " vise à analyser les déterminants de la liquidité des écarts de taux des obligations catastrophes en prenant en compte l'impact des taux d'intérêt. Ce projet permet d'analyser l'impact prépondérant du taux d'intérêt sur les écarts de taux des obligations catastrophes dans le contexte de taux d'intérêt durablement bas observé ces dernières années. "Pricing dynamics and solvency in insurance : capital allocation, surplus and insurance cycle". Cet article propose un modèle de tarification stochastique à plusieurs périodes basé sur la valeur des options de défaut, et qui prend en compte le cycle d'assurance afin d'examiner les interactions entre les prix, l'allocation optimale de capital et la solvabilité d'un assureur multirisque. / Since the financial crisis, financial modeling and risk management have taken on a special role in the fields of finance and insurance. This thesis is part of this context and addresses three specific issues related to financial modeling, risk assessment and risk coverage. The three issues are divided into three articles as follows: "Optimal choice between cat bond and debt to cover the risks of natural disasters ". This research paper analyzes the choice between non-contingent debt and catastrophe bonds to cover the risk of earthquakes. A dynamic stochastic optimization model with frictions has been developed and shows under which conditions it can be advantageous for a government to issue a catastrophe bond rather than a standard non-contingent bond. " Cat bond spreads, liquidity and interest rates" aims to analyze the determinants of liquidity and CAT bond spreads by taking into account the impact of interest rates. This project allows us to analyze the preponderant impact of interest rates on CAT bond spreads in the context of persistently low interest rates observed in recent years. "Pricing dynamics and solvency in insurance: capital allocation, surplus and insurance cycle". This paper proposes a multi-period stochastic pricing model based on the value of default options, and takes into account the insurance cycle, in order to examine the interactions among pricing, optimal capital allocation and solvency of a PC insurer.

This thesis is composed of three chapters. The first two chapters provides novel approaches for<p>modeling and estimating the dependence structure for a large portfolio of assets using rating data.<p>In both chapters a natural form of organizing a portfolio in terms of the levels of exposure to economic sectors and geographical regions, plays a key role in setting up the dependence structure.<p>The last chapter investigates weather financial strategies that exploit sector or geographical heterogeneity in the asset space are relevant in terms of portfolio optimization. This is also done in a context of a large portfolio but with data on stock returns. / Doctorat en Sciences économiques et de gestion / info:eu-repo/semantics/nonPublished