Depuis la crise boursi`ere du secteur des Nouvelles Technologies en 2000 et la croissance très grande de la volatilité des actifs boursiers par rapport à ce qui a précédé cette année, la modélisation de cette volatilité et son effet de contagion à travers les marchés boursiers dans le monde, a suscité beaucoup de discussions et de recherches. Nous nous intéressons par conséquent, à la modélisation de la volatilité de trois indices technologiques : NASDAQ-100, IT.CAC et NEMAX et cinq indices globaux : Dow Jones Industrial Average, Standard & Poor 500, NASDAQ Composite, DAX et CAC40, afin de vérifier si le risque d'investissement, mesuré par la valeur à risque (VaR) a changé suite à la crise technologique et afin de montrer que la crise technologique, parmi toutes les crises boursières vécues, est la crise qui a le plus affecté les marchés boursiers à travers le monde. Notre calcul de la VaR exige une modélisation précise de la volatilité des séries étudiées et l'identification de la présence de corrélations conditionnelles dynamiques ou non. Nous utilisons différents modèles pour modéliser la volatilité des indices étudiés, notamment différents modèles à changements de régimes (SWARCH, SWGARCH et MSVECM) et le modèle GARCH multivari é à corrélations conditionnelles dynamiques (DCC-MVGARCH). Nous utilisons les modèles à changements de régimes et les modèles VAR afin de montrer l'existence d'effets de co-mouvements et de contagion entre les indices étudiés et le modèle DCC-MVGARCH afin de montrer l'effet de la crise technologique sur l'augmentation de la volatilité des marchés boursiers et la présence de corrélations dynamiques qui les lient, ainsi que pour le calcul de la VaR. Nous comparons à la fin les VaR calculées par le modèle DCC-MVGARCH avec des VaR calculée par la méthode non-paramétrique des copules.

L'objectif de cette thèse est d'étudier le problème de la modélisation des changements de régime dans les modèles a corrélations conditionnelles dynamiques en nous intéressant plus particulièrement a l'approche Markov-switching. A la différence de l'approche standard basée sur le modèle à chaîne de Markov caché (HMM) de base, nous utilisons des extensions du modèle HMM provenant des modèles graphiques probabilistes. Cette discipline a en effet proposé de nombreuses dérivations du modèle de base permettant de modéliser des structures complexes. Cette thèse se situe donc a l'interface de deux disciplines: l'économétrie financière et les modèles graphiques probabilistes.Le premier essai présente un modèle construit a partir d'une structure hiérarchique cachée markovienne qui permet de définir différents niveaux de granularité pour les régimes. Il peut être vu comme un cas particulier du modèle RSDC (Regime Switching for Dynamic Correlations). Basé sur le HMM hiérarchique, notre modèle permet de capter des nuances de régimes qui sont ignorées par l'approche Markov-Switching classique.La seconde contribution propose une version Markov-switching du modèle DCC construite a partir du modèle HMM factorise. Alors que l'approche Markov-switching classique suppose que les tous les éléments de la matrice de corrélation suivent la même dynamique, notre modèle permet à tous les éléments de la matrice de corrélation d'avoir leur propre dynamique de saut. Markov-switching. A la différence de l'approche standard basée sur le modèle à chaîne de Markov caché (HMM) de base, nous utilisons des extensions du modèle HMM provenant des modèles graphiques probabilistes. Cette discipline a en effet propose de nombreuses dérivations du modèle de base permettant de modéliser des structures complexes. Cette thèse se situe donc a l'interface de deux disciplines: l'économétrie financière et les modèles graphiques probabilistes.Le premier essai présente un modèle construit a partir d'une structure hiérarchique cachée markovienne qui permet de définir différents niveaux de granularité pour les régimes. Il peut ^etre vu commeun cas particulier du modele RSDC (Regime Switching for Dynamic Correlations). Base sur le HMMhierarchique, notre modele permet de capter des nuances de regimes qui sont ignorees par l'approcheMarkov-Switching classique.La seconde contribution propose une version Markov-switching du modele DCC construite a partir dumodele HMM factorise. Alors que l'approche Markov-switching classique suppose que les tous les elementsde la matrice de correlation suivent la m^eme dynamique, notre modele permet a tous les elements de lamatrice de correlation d'avoir leur propre dynamique de saut.Dans la derniere contribution, nous proposons un modele DCC construit a partir d'un arbre dedecision. L'objectif de cet arbre est de relier le niveau des volatilites individuelles avec le niveau descorrelations. Pour cela, nous utilisons un arbre de decision Markovien cache, qui est une extension de HMM. / The objective of this thesis is to study the modelling of change in regime in the dynamic conditional correlation models. We focus particularly on the Markov-switching approach. Unlike the standard approach based on the Hidden Markov Model (HMM), we use extensions of HMM coming from probabilistic graphical models theory. This discipline has in fact proposed many derivations of the basic model to model complex structures. Thus, this thesis can be view at the interface of twodisciplines: financial econometrics and probabilistic graphical models.The first essay presents a model constructed from a hierarchical hidden Markov which allows to increase the granularity of the regimes. It can be seen as a special case of RSDC model (Regime Switching for Dynamic Correlations). Based on the hierarchical HMM, our model can capture nuances of regimes that are ignored by the classical Markov-Switching approach.The second contribution proposes a Markov-switching version of the DCC model that is built from the factorial HMM. While the classical Markov-switching approach assumes that all elements of the correlation matrix follow the same switching dynamic, our model allows all elements of the correlation matrix to have their own switching dynamic.In the final contribution, we propose a model DCC constructed based on a decision tree. The objective of this tree is to link the level of volatility with the level of individual correlations. For this, we use a hidden Markov decision tree, which is an extension of HMM.

Cette thèse tente d'évaluer l'intégration des marchés émergents dans une perspective régionale et intra-régionale. Elle contribue à la littérature existante en développant un modèle dynamique d’évaluation des actifs financiers à l’international (ICAPM) avec changement de régime. Spécifiquement, les rentabilités attendues peuvent passer du régime de segmentation parfaite au régime d’intégration parfaite ou inversement en fonction d’un certain nombre de facteurs nationaux, régionaux et internationaux qui sont susceptibles d’influencer le processus d’intégration financière. Le champ d’étude s’étend aux pays de l’Asie de Sud-est, d’Europe Sud-est, de l’Amérique Latine et du Moyen Orient sur la période 1996-2008. Nous développons le modèle de Bekaert et Harvey (1995) où la PPA n’est pas vérifiée, et les variances et covariances conditionnelles sont modélisées grâce à un processus GARCH multivarié. Cette approche permet de déterminer simultanément le niveau d’intégration au cours du temps de toutes les zones dans le marché mondial et le niveau d’intégration intra-régionale dans chaque région. Il permet aussi d’analyser la formation de la prime de risque totale. Nos résultats empiriques montrent que les marchés émergents restent encore très segmentés du marché mondial et des marchés régionaux. Ces résultats suggèrent que l’inclusion des actifs des marchés émergents continue à générer des gains de diversification substantiels, et que les règles d’évaluation devraient être conformes à un état d’intégration partielle. / The purpose of this thesis is to study the dynamics of the global integration process of four emerging market regions into the world and the regional market, while taking into account the importance of exchange rate and local market risk. An international capital asset pricing model suitable for partially integrated markets and departure from purchasing power parity was developed in the spirit of Bekaert and Harvey (1995)’s regime-switching model in order to explain the time-variations in expected returns on regional emerging market indices. In its fully functional form, the model allows the market integration measure as well as the global and local risk premiums to vary through time. We mainly find that the integration degree in emerging market regions (Latin America, Asia, Southeastern Europe, and the Middle East) varied widely through time over the period 1996-2008 and is satisfactorily explained by global, regional and national factors. Even though it reaches fairly high values during several periods, and exhibit an upward trend towards the end of the estimation period, the emerging market regions under consideration still remain segmented from the world and regional market. These results thus suggest that diversification into emerging market assets continue to produce substantial profits and that the asset pricing rules should reflect a state of partial integration. Our investigation, which addresses the evolution and formation of total risk premiums, confirm this empirically.