Dans cette thèse, je me suis interessé a deux aspects de la gestion de portefeuille : la maximisation de l'utilité e d'un portefeuille financier lorsque on impose une contrainte sur l'exposition au risque, et la couverture quadratique en marché incomplet. Part I. Dans la première partie, j' étudie un problème d'assurance de portefeuille du point de vue du manager d'un fond d'investissement, qui veut structurer un produit financier pour les investisseurs du fond avec une garantie sur la valeur du portefeuille a la maturité . Si, a la maturité, la valeur du portefeuille est au dessous d'un seuil x e, l'investisseur sera remboursé a la hauteur de ce seuil par une troisième partie, qui joue le rôle d'assureur du fond (on peut imaginer que le fond appartient à une banque et que donc c'est la banque elle même qui joue le rôle d'assureur). En échange de cette assurance, la troisième partie impose une contrainte sur l'exposition au risque que le manager du fond peut tolérer, mesurée avec une mesure de risque monétaire convexe. Je donne la solution complet e de ce problème de maximisation non convexe en marché complet et je prouve que le choix de la mesure de risque est un point crucial pour avoir existence d'un portefeuille optimal. J'applique donc mes résultats lorsque on utilise la mesure de risque entropique (pour laquelle le portefeuille optimal existe toujours), les mesures de risque spectrales (pour lesquelles le portefeuille optimal peut ne pas exister dans certains cas) et la G-divergence. Mots-cl es : Assurance de portefeuille ; maximisation d'utilité ; mesure de risque convexe ; VaR, CVaR et mesure de risque spectrale ; entropie et G-divergence. Part II. Dans la deuxième partie, je m'intéresse au problème de couverture quadratique en marché incomplet. J'assume que le marché est d écrit par un processus Markovien tridimensionnel avec sauts. La premi ère variable d' état décrit l'actif - financier, échangeable sur le marché, qui sert comme instrument de couverture ; la deuxième variable d' état modélise un actif financier que intervient dans la dynamique de l'instrument de couverture mais qui n'est pas échangeable sur le march é : il peut donc être vu comme un facteur de volatilité de l'instrument de couverture, ou comme un actif financier que l'on ne peut pas acheter (pour de raisons légales par exemple) ; la troisième et dernière variable d' état représente une source externe de risque qui affecte l'option Européenne qu'on veut couvrir, et qui, elle aussi, n'est pas échangeable sur le marché. Pour résoudre le problème j'utilise l'approche de la programmation dynamique, qui me permet d' écrire l' équation de Hamilton-Jacobi- Bellman associé e au problème de couverture quadratique, qui est non locale en non linéaire. Je prouve que la fonction valeur associée au problème de couverture quadratique peut être caractérisée par un système de trois équations integro- différentielles aux dérivées partielles, dont l'une est semilinéaire et ne dépends pas du choix de l'option a couvrir, et les deux autres sont simplement linéaires , et que ce système a une unique solution r régulière dans un espace de Hölder approprié, qui me permet donc de caractériser la stratégie de couverture optimale . Ce résultat est démontré lorsque le processus est non dégénéré (c'est a dire que la composante Brownienne est strictement elliptique) et lorsque le processus est a sauts purs. Je conclus avec une application de mes résultats dans le cadre du marché de l' électricité. Mots-cl es : Couverture quadratique ; modèle a sauts ; programmation dynamique ; équation de Hamilton-Jacobi-Bellman ; équations aux dérivées partielles integro-différentielles.

Dans le contexte automobile actuel, étroitement lié à la volonté de réduire les émissions de CO2 dans l'atmosphère, les véhicules hybrides demeurent un passage obligé à court et moyen terme. Un véhicule hybride possède deux sources d'énergie pour assurer sa propulsion : en général un moteur thermique constitue la principale source d'énergie, tandis qu'un moteur électrique représente la source secondaire. La capacité d'un véhicule hybride à consommer moins de carburant, et à rejeter moins de CO2, provient de la présence du moteur électrique. Celui-ci peut être utilisé soit conjointement avec le moteur thermique, soit seul, aucun carburant n'étant alors consommé. La présence de ces deux sources d'énergie impose au système global d'être régi par une stratégie de contrôle déterminant la répartition du couple entre les deux moteurs en fonction de l'état de charge de la batterie. Cette répartition peut être déterminée pour être optimale vis-à-vis de critères tels que la consommation de carburant, les émissions de polluants, etc. L'objectif de la thèse est de développer des méthodes d'optimisation de la répartition de couple entre les deux moteurs d'un véhicule hybride, dans l'objectif de minimiser les émissions de CO2. Une première étape a consisté à développer des modèles représentatifs d'une architecture type adaptés aux types d'optimisation réalisée. Les algorithmes d'optimisation diffèrent selon qu'ils soient capables de traiter des problèmes hors-ligne, ou temps-réel. Parmi les algorithmes d'optimisation hors-ligne étudiés, la programmation dynamique a été utilisée pour déterminer le dimensionnement optimal des éléments principaux d'une architecture hybride, et en déterminer le gain théorique par rapport à une motorisation traditionnelle. Par ailleurs, un algorithme de tir original nommé SCOP a été développé, celui-ci permettant de traiter des problèmes de commande optimale avec contraintes sur l'état, tout en multipliant les performances par 50 par rapport à la méthode de programmation dynamique. Une stratégie de contrôle temps-réel, basée sur l'Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) utilisant le principe de Pontryagin, a été développée et implémentée sur un prototype de véhicule hybride, une Smart équipée d'un alterno-démarreur. Les résultats obtenus démontrent de l'action de la stratégie pour la réduction de la consommation de carburant et des émissions de CO2.

Questa tesi è una raccolta di tre articoli riguardanti l’economia dell’informazione. Il primo articolo riguarda i possibili effetti negativi delle elezioni sul benessere degli elettori. Infatti, il controllo ottimo nei confronti di un politico dipende in modo non banale dalla relazione tra effetto disciplinante, effetto di selezione e effetto di riduzione della rendita. Il risultato è che un eccessivo controllo nei confronti di un politico può ridurre il benessere sociale. Il secondo articolo analizza un modello di competizione elettorale nel quale l’abilità del politico è sconosciuta anche al politico stesso oltre che agli elettori. L’analisi è in tempo continuo e sviluppata mediante tecniche di programmazione dinamica e di filtraggio. Le credenze sull’abilità vengono aggiornate secondo la regola di Bayes tramite l’osservazione del processo diffusivo che descrive il valore del settore pubblico. Il politico trae utilità da una rendita che è però inferiore in presenza di una scadenza elettorale. Il terzo articolo descrive una relazione principale-agente in tempo continuo dove l’output è rappresentato da un processo diffusivo il cui drift è determinato dallo sforzo dell’agente, che il principale non osserva, e dall’abilità dell’agente, che non è osservata nemmeno dall’agente stesso. Vengono analizzati sia gli incentivi espliciti dati dal contratto che gli incentivi impliciti legati ai career-concerns. L’analisi è sviluppata in tempo continuo; vengono applicate tecniche di programmazione dinamica e di filtraggio. / This thesis is a collection of three essays about information economics. The first essay studies the possible negative effects of elections on voters’ welfare. In fact, the optimal control of politicians depends on the interplay of disciplining, selection and rent-shrinking effects in a non-trivial way. We show that too much control on the politician may reduce social welfare. The second essay studies an agency model of electoral competition where the incumbent’s ability is unknown to the voters as well as to the politician herself. The analysis is developed in a continuous-time stochastic framework using dynamic programming techniques. Competence is unobservable to everyone and learned over time in a Bayesian fashion through the observation of the value of the public sector. Politicians can divert resources being in office thus reducing the economy wealth but this rent is lower (all other things the same) with an electoral constraint. The third essay describes a continuous-time principal-agent model in which the output is a diffusion process whose drift is determined by the agent’s unobserved effort and by manager’s competence (it is assumed symmetric information about it). We study separately both explicit incentives arising from the contract and implicit incentives arising from career concerns.. All the analysis is developed in a continuous-time stochastic framework; we apply dynamic programming and filtering techniques.

Dans cette thèse, nous proposons des algorithmes et présentons des résultats numériques pour la résolution de jeux répétés stochastiques, à deux joueurs et somme nulle dont l'espace d'état est de grande taille. En particulier, nous considérons la classe de jeux en information complète et en horizon infini. Dans cette classe, nous distinguons d'une part le cas des jeux avec gain actualisé et d'autre part le cas des jeux avec gain moyen. Nos algorithmes, implémentés en C, sont principalement basés sur des algorithmes de type itérations sur les politiques et des méthodes multigrilles. Ces algorithmes sont appliqués soit à des équations de la programmation dynamique provenant de problèmes de jeux à deux joueurs à espace d'états fini, soit à des discrétisations d'équations de type Isaacs associées à des jeux stochastiques différentiels. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons un algorithme qui combine l'algorithme des itérations sur les politiques pour les jeux avec gain actualisé à des méthodes de multigrilles algébriques utilisées pour la résolution des systèmes linéaires. Nous présentons des résultats numériques pour des équations d'Isaacs et des inéquations variationnelles. Nous présentons également un algorithme d'itérations sur les politiques avec raffinement de grilles dans le style de la méthode FMG. Des exemples sur des inéquations variationnelles montrent que cet algorithme améliore de façon non négligeable le temps de résolution de ces inéquations. Pour le cas des jeux avec gain moyen, nous proposons un algorithme d'itération sur les politiques pour les jeux à deux joueurs avec espaces d'états et d'actions finis, dans le cas général multichaine (c'est-à-dire sans hypothèse d'irréductibilité sur les chaînes de Markov associées aux stratégies des deux joueurs). Cet algorithme utilise une idée développée dans Cochet-Terrasson et Gaubert (2006). Cet algorithme est basé sur la notion de projecteur spectral non-linéaire d'opérateurs de la programmation dynamique de jeux à un joueur (lequel est monotone et convexe). Nous montrons que la suite des valeurs et valeurs relatives satisfont une propriété de monotonie lexicographique qui implique que l'algorithme termine en temps fini. Nous présentons des résultats numériques pour des jeux discrets provenant d'une variante des jeux de Richman et sur des problèmes de jeux de poursuite. Finalement, nous présentons de nouveaux algorithmes de multigrilles algébriques pour la résolution de systèmes linéaires singuliers particuliers. Ceux-ci apparaissent, par exemple, dans l'algorithme d'itérations sur les politiques pour les jeux stochastiques à deux joueurs et somme nulle avec gain moyen, décrit ci-dessus. Nous introduisons également une nouvelle méthode pour la recherche de mesures invariantes de chaînes de Markov irréductibles basée sur une approche de contrôle stochastique. Nous présentons un algorithme qui combine les itérations sur les politiques d'Howard et des itérations de multigrilles algébriques pour les systèmes linéaires singuliers.

Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.

What is in common between the Kepler problem, a Hydrogen atom and a rotating black- hole? These systems are described by different physical theories, but much information about them can be obtained by separating an appropriate Hamilton-Jacobi equation. The separation of variables of the Hamilton-Jacobi equation is an old but still powerful tool for obtaining exact solutions. The goal of this thesis is to present the theory and application of a certain type of conformal Killing tensor (hereafter called concircular tensor) to the separation of variables problem. The application is to spaces of constant curvature, with special attention to spaces with Euclidean and Lorentzian signatures. The theory includes the general applicability of concircular tensors to the separation of variables problem and the application of warped products to studying Killing tensors in general and separable coordinates in particular. Our first main result shows how to use these tensors to construct a special class of separable coordinates (hereafter called Kalnins-Eisenhart-Miller (KEM) coordinates) on a given space. Conversely, the second result generalizes the Kalnins-Miller classification to show that any orthogonal separable coordinates in a space of constant curvature are KEM coordinates. A closely related recursive algorithm is defined which allows one to intrinsically (coordinate independently) search for KEM coordinates which separate a given (natural) Hamilton-Jacobi equation. This algorithm is exhaustive in spaces of constant curvature. Finally, sufficient details are worked out, so that one can apply these procedures in spaces of constant curvature using only (linear) algebraic operations. As an example, we apply the theory to study the separability of the Calogero-Moser system.

Dans cette thèse, nous étudions les solutions des équations Hamilton-Jacobi. Plus précisément, nous comparons la solution de viscosité, obtenue comme limite de solutions de l'équation perturbée par un petit terme de diffusion, et la solution minmax, définie géométriquement à partir d'une fonction génératrice quadratique à l'infini. Dans la littérature, il y a des cas bien connus où les deux coïncident, par exemple lorsque le hamiltonien est convexe ou concave, le minmax pouvant alors être réduit à un min ou un max. Mais les solutions minmax et de viscosité diffèrent en général. Nous construisons des "minmax itérés" en répétant pas à pas la procédure de minmax et démontrons que, quand la taille du pas tend vers zéro, les minmax itérés tendent vers la solution de viscosité. Dans une deuxième partie, nous étudions les lois de conservation en dimension un d'espace par le méthode de "front tracking". Nous montrons que dans le cas où la donnée initiale est convexe, la solution de viscosité et le minmax sont égaux. Et comme application, nous décrivons sur des exemples la manière dont sont construites les singularités de la solution de viscosité. Pour finir, nous montrons que la notion de minmax n'est pas aussi évidente qu'il y paraît.

Cette thèse porte sur l'approche de Programmation dynamique et Hamilton-Jacobi- Bellman pour une classe générale de problèmes déterministes de contrôle optimal avec des coefficients discontinus. Les outils utilisés dans ce travail se basent essentiellement sur la théorie de contrôle, la théorie de viscosité pour les équations aux dérivées partielles, l'analyse nonlisse et les systèmes dynamiques. La première partie de la thèse concerne le problème des trajectoires discontinues sous contraintes sur l'état, où les trajectoires sont solutions de systèmes dynamiques impulsionnels. Un résultat de caractérisation de la fonction de valeur pour de tels problème a été obtenu. Une autre contribution issue de cette partie consiste en l'extension de l'approche HJB pour des problèmes gouvernés par des systèmes dynamiques mesurables en temps et en présence de contraintes sur l'état dépendantes du temps. La deuxième partie est consacrée au problème de contrôle optimal sur domaine stratifié, qui consiste en une réunion de sous-domaines séparés par plusieurs interfaces. Une de motivations de ce travail vient du problème de contrôle hybride. Ici on obtient de nouvelles conditions de transmission sur les interfaces qui garantissent l'unicité et la caractérisation de la fonction de valeur. La troisième partie consiste à étudier l'homogénéisation des équations d'Hamilton-Jacobi dans le cadre d'Hamiltonians discontinus en état. Ce travail considère la perturbation singulière des problèmes de contrôle optimal sur une structure périodique stratifié. Le problème limite est analysé et une équation d'Hamilton-Jacobi associée est établie. Cette équation décrit le comportement limite de la fonction de valeur du problème perturbé lorsque l'échelle de périodicité tend vers 0.

Submitted by Yuri Pereira (yurimedeiros_@hotmail.com) on 2016-09-01T15:24:06Z No. of bitstreams: 1 Dissertação YURI PEREIRA.pdf: 507288 bytes, checksum: b86dbb4b5f173ac7d43a83d591ab6a7b (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-09-01T19:29:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação YURI PEREIRA.pdf: 507288 bytes, checksum: b86dbb4b5f173ac7d43a83d591ab6a7b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-01T19:33:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação YURI PEREIRA.pdf: 507288 bytes, checksum: b86dbb4b5f173ac7d43a83d591ab6a7b (MD5) Previous issue date: 2016-08-05 / In Øksendal (1998), we can see the derivation of a classical stochastic optimization between an asset, or a class of assets, risky and other risk-free. But, after the decision of which portion of the resources to allocate in the risky investment class, questions arise about how would the division of the resources between the assets that comprise it. We assume that some investor choose to invest in two risky assets and, following the classic studies of portfolio stochastic optimization, mainly by Øksendal, the proposal is to introduce a new technique of trading consisting in recurrent rebalancing approach stochastic optimization investments with risk. Following the short-term concept provided by Ang, Hodrick, Xing and Zhang (2006) for the stock market, it was considered a sequence of short rebalancing time horizons and, at the beginning of each period, the parameters are recalculated and a new optimal control is established. By adopting this technique, the volatilities of the assets constituting the portfolio are recalculated and, therefore, it is a proxy to solution of the heteroscedasticity problem. Also noteworthy, being something new in literature, the fact of having been derived from an optimal control for a portfolio containing two investments with risk. The stochastic optimization procedure was similar to that adopted by Øksendal, namely, the application of the Hamilton-Jacobi-Bellman theorem to transform the problem of minimizing the cost functional a partial differential equation known as HJB equation, in reference to the authors. The steps followed by Øksenal are the same for us, from the optimization’s point of view, and are well summarized by Ross (2008). / Em Øksendal (1998), podemos ver a derivação de um modelo clássico de otimização estocástica entre um ativo, ou classe de ativos, com risco e outro sem risco. Mas, após a decisão do quanto alocar na classe de investimento com risco, ficou o questionamento sobre como ficaria a divisão dos recursos entre os ativos que a compõem. Partimos do princípio que determinado investidor optou por escolher investir em dois ativos com risco e, seguindo os estudos clássicos de otimização estocástica de portfólio, principalmente o promovido por Øksendal, a proposta é apresentar uma nova técnica de trading que consiste na abordagem de rebalanceamentos sucessivos por otimização estocástica em investimentos com risco. Seguindo a noção de curto prazo fornecida por Ang, Hodrick, Xing e Zhang (2006) para o mercado de ações, foi considerada uma sequência de horizontes curtos de rebalanceamento e, ao início de cada período, os parâmetros são recalculados e um novo controle ótimo é estabelecido. Ao adotar esta técnica, as volatilidades dos ativos que constituem o portfólio são recalculadas e, com isso, diminui-se o problema de heterocedasticidade. Também merece destaque, por ser algo novo na literatura, o fato de ter sido derivado um controle ótimo para um portfólio que contém dois investimentos com risco. O procedimento de otimização estocástica foi similar ao adotado por Øksendal, qual seja, a aplicação do teorema de Hamilton-Jacobi-Bellman para transformar o problema de minimização da funcional custo numa equação diferencial parcial conhecida como equação HJB, em referência aos autores. Os passos seguidos por Øksenal e por nós serão os mesmos, do ponto de vista de otimização, e estão bem resumidos por Ross (2008).

O objetivo desta tese é investigar aspectos práticos que facilitem a aplicação da teoria de controle H1 não linear em projetos de sistemas de controle. A primeira contribuição deste trabalho é a proposta do uso de funções ponderação com dinâmica no projeto de controladores H1 não lineares. Essas funções são usadas no projeto de controladores H1 lineares para rejeição de perturbações, ruídos, atenuação de erro de rastreamento, dentre outras especificações. O maior obstáculo para aplicação prática da teoria de controle H1 não linear é a dificuldade para resolver simultaneamente as duas equações de Hamilton-Jacobi-Isaacs relacionadas ao problema de realimentação de estados e injeção da saída. Não há métodos sistematicos para resolver essas duas equações diferenciais parciais não lineares, equivalentes µas equações de Riccati da teoria de controle H1 linear. A segunda contribuição desta tese é um método para obter a injeção da saída transformando a equação de Hamilton-Jacobi-Isaacs em uma sequencia de equações diferenciais parciais lineares, que são resolvidas usando o método de Galerkin. Controladores H1 não lineares para um sistema de levitação magnética são obtidos usando o método clássico de expansão em série de Taylor e o método de proposto para comparação. / The purpose of this thesis is to investigate practical aspects to facilitate the ap- plication of nonlinear H1 theory in control systems design. Firstly, it is shown that dynamic weighting functions can be used to improve the performance and robustness of the nonlinear H1 controller such as in the design of H1 controllers for linear plants. The biggest bottleneck to the practical applications of nonlinear H1 control theory has been the di±culty in solving the Hamilton-Jacobi-Isaacs equations associated with the design of a state feedback and an output injection gain. There is no systematic numerical approach for solving this ¯rst order, nonlinear partial di®erential equations, which reduces to Riccati equations in the linear context. In this work, successive ap- proximation and Galerkin approximation methods are combined to derive an algorithm that produces an output injection gain. Design of nonlinear H1 controllers obtained by the well established Taylor approximation and by the proposed Galerkin approxi- mation method applied to a magnetic levitation system are presented for comparison purposes.