Cette thèse porte sur le concept de la diversification et sa mesure en théorie des choix de portefeuille. La diversification est un concept clé en finance et en économique, et est au coeur de la théorie des choix de portefeuille. Elle représente l’un des plus importants outils de gestion du risque. Ainsi, plusieurs mesures de diversification de portefeuille ont été proposées, mais aucune ne s’est révélée totalement satisfaisante et la discipline recherche toujours une approche unifiée et cohérente de mesure et gestion de la diversification. Cette thèse répond à ce besoin et développe une nouvelle classe de mesures de diversification de portefeuille en adaptant à l’économie financière l’entropie quadratique de Rao, une mesure de diversité proposée par Rao et utilisée en statistique, en biodiversité, en écologie et dans plusieurs autres domaines. La thèse démontre que si l’entropie quadratique de Rao est bien calibrée, elle devient une classe valide de mesures de diversification de portefeuille résumant, de manière simple, les caractéristiques complexes de la diversification de portefeuille, et offrant en même temps une théorie unifiée qui englobe de nombreuses contributions antérieures. Ensuite, la thèse présente deux applications de la classe de mesures proposée. La première application s’est intéressée à la stratégie de diversification de portefeuille maximum diversification (MD) développée par Choueifaty and Coignard (2008). Elle propose de nouvelles formulations de cette dernière en se basant sur la classe de mesures proposée. Ces nouvelles formulations permettent de donner un fondement théorique à la stratégie MD et d’améliorer ses performances. La deuxième application s’est intéressée au modèle moyenne-variance de Markowitz (1952). Elle propose une nouvelle formulation de ce dernier en se basant sur la classe de mesures proposée. Cette nouvelle formulation améliore significativement la compréhension du modèle, en particulier le processus de rémunération des actifs. Elle offre également de nouvelles possibilités d’amélioration des performances de ce dernier sans coûts d’implementation supplémentaires. / This thesis is about the concept of diversification and its measurement in portfolio theory. Diversification is one of the major components of portfolio theory. It helps to reduce or ultimately to eliminate portfolio risk. Thus, its measurement and management is of fundamental importance in finance and insurance domains as risk measurement and management. Consequently, several measures of portfolio diversification were proposed, each based on a different criterion . Unfortunately, none of them has proven totally satisfactory. All have drawbacks and limited applications. Developing a coherent measure of portfolio diversification is therefore an active research area in investment management. In this thesis, a novel, coherent, general and rigorous theoretical framework to manage and quantify portfolio diversification inspiring from Rao (1982a)’s Quadratic Entropy (RQE), a general approach to measuring diversity, is proposed. More precisely, this thesis demonstrates that when RQE is judiciously calibrated it becomes a valid class of portfolio diversification measures summarizing complex features of portfolio diversification in a simple manner and provides at the same time a unified theory that includes many previous contributions. Next, this thesis presents two applications of the proposed class of portfolio diversification measures. In the first application, new formulations of maximum diversification strategy of Choueifaty and Coignard (2008) is provided based on the proposed class of measures. These new formalizations clarify the investment problem behind the MD strategy, help identify the source of its strong out-of-sample performance relative to other diversified portfolios, and suggest new directions along which its out-of-sample performance can be improved. In the second application, a novel and useful formulation of the mean-variance utility function is provided based on the proposed class of measures. This new formulation significantly improves the mean-variance model understanding, in particular in terms of asset pricing. It also offers new directions along which the mean-variance model can be improved without additional computational costs.

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.

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.

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