Le prix efficient est latent, il est contaminé par les frictions microstructurelles ou bruit. On explore la mesure et la prévision de la volatilité fondamentale en utilisant les données à haute fréquence. Dans le premier papier, en maintenant le cadre standard du modèle additif du bruit et le prix efficient, on montre qu’en utilisant le volume de transaction, les volumes d’achat et de vente, l’indicateur de la direction de transaction et la différence entre prix d’achat et prix de vente pour absorber le bruit, on améliore la précision des estimateurs de volatilité. Si le bruit n’est que partiellement absorbé, le bruit résiduel est plus proche d’un bruit blanc que le bruit original, ce qui diminue la misspécification des caractéristiques du bruit. Dans le deuxième papier, on part d’un fait empirique qu’on modélise par une forme linéaire de la variance du bruit microstructure en la volatilité fondamentale. Grâce à la représentation de la classe générale des modèles de volatilité stochastique, on explore la performance de prévision de différentes mesures de volatilité sous les hypothèses de notre modèle. Dans le troisième papier, on dérive de nouvelles mesures réalizées en utilisant les prix et les volumes d’achat et de vente. Comme alternative au modèle additif standard pour les prix contaminés avec le bruit microstructure, on fait des hypothèses sur la distribution du prix sans frictions qui est supposé borné par les prix de vente et d’achat. / The high frequency observed price series is contaminated with market microstructure frictions or noise. We explore the measurement and forecasting of the fundamental volatility through novel approaches to the frictions’ problem. In the first paper, while maintaining the standard framework of a noise-frictionless price additive model, we use the trading volume, quoted depths, trade direction indicator and bid-ask spread to get rid of the noise. The econometric model is a price impact linear regression. We show that incorporating the cited liquidity costs variables delivers more precise volatility estimators. If the noise is only partially absorbed, the remaining noise is closer to a white noise than the original one, which lessens misspecification of the noise characteristics. Our approach is also robust to a specific form of endogeneity under which the common robust to noise measures are inconsistent. In the second paper, we model the variance of the market microstructure noise that contaminates the frictionless price as an affine function of the fundamental volatility. Under our model, the noise is time-varying intradaily. Using the eigenfunction representation of the general stochastic volatility class of models, we quantify the forecasting performance of several volatility measures under our model assumptions. In the third paper, instead of assuming the standard additive model for the observed price series, we specify the conditional distribution of the frictionless price given the available information which includes quotes and volumes. We come up with new volatility measures by characterizing the conditional mean of the integrated variance.

Le prix efficient est latent, il est contaminé par les frictions microstructurelles ou bruit. On explore la mesure et la prévision de la volatilité fondamentale en utilisant les données à haute fréquence. Dans le premier papier, en maintenant le cadre standard du modèle additif du bruit et le prix efficient, on montre qu’en utilisant le volume de transaction, les volumes d’achat et de vente, l’indicateur de la direction de transaction et la différence entre prix d’achat et prix de vente pour absorber le bruit, on améliore la précision des estimateurs de volatilité. Si le bruit n’est que partiellement absorbé, le bruit résiduel est plus proche d’un bruit blanc que le bruit original, ce qui diminue la misspécification des caractéristiques du bruit. Dans le deuxième papier, on part d’un fait empirique qu’on modélise par une forme linéaire de la variance du bruit microstructure en la volatilité fondamentale. Grâce à la représentation de la classe générale des modèles de volatilité stochastique, on explore la performance de prévision de différentes mesures de volatilité sous les hypothèses de notre modèle. Dans le troisième papier, on dérive de nouvelles mesures réalizées en utilisant les prix et les volumes d’achat et de vente. Comme alternative au modèle additif standard pour les prix contaminés avec le bruit microstructure, on fait des hypothèses sur la distribution du prix sans frictions qui est supposé borné par les prix de vente et d’achat. / The high frequency observed price series is contaminated with market microstructure frictions or noise. We explore the measurement and forecasting of the fundamental volatility through novel approaches to the frictions’ problem. In the first paper, while maintaining the standard framework of a noise-frictionless price additive model, we use the trading volume, quoted depths, trade direction indicator and bid-ask spread to get rid of the noise. The econometric model is a price impact linear regression. We show that incorporating the cited liquidity costs variables delivers more precise volatility estimators. If the noise is only partially absorbed, the remaining noise is closer to a white noise than the original one, which lessens misspecification of the noise characteristics. Our approach is also robust to a specific form of endogeneity under which the common robust to noise measures are inconsistent. In the second paper, we model the variance of the market microstructure noise that contaminates the frictionless price as an affine function of the fundamental volatility. Under our model, the noise is time-varying intradaily. Using the eigenfunction representation of the general stochastic volatility class of models, we quantify the forecasting performance of several volatility measures under our model assumptions. In the third paper, instead of assuming the standard additive model for the observed price series, we specify the conditional distribution of the frictionless price given the available information which includes quotes and volumes. We come up with new volatility measures by characterizing the conditional mean of the integrated variance.

Nous développons dans cette thèse, des méthodes de bootstrap pour les données financières de hautes fréquences. Les deux premiers essais focalisent sur les méthodes de bootstrap appliquées à l’approche de "pré-moyennement" et robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. En se basant sur cette ap- proche d’estimation de la volatilité intégrée en présence d’erreurs de microstructure, nous développons plusieurs méthodes de bootstrap qui préservent la structure de dépendance et l’hétérogénéité dans la moyenne des données originelles. Le troisième essai développe une méthode de bootstrap sous l’hypothèse de Gaussianité locale des données financières de hautes fréquences. Le premier chapitre est intitulé: "Bootstrap inference for pre-averaged realized volatility based on non-overlapping returns". Nous proposons dans ce chapitre, des méthodes de bootstrap robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Particulièrement nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée utilisant des rendements "pré-moyennés" proposés par Podolskij et Vetter (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à hautes fréquences consécutifs qui ne se chevauchent pas. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. Le non-chevauchement des blocs fait que les rendements "pré-moyennés" sont asymptotiquement indépendants, mais possiblement hétéroscédastiques. Ce qui motive l’application du wild bootstrap dans ce contexte. Nous montrons la validité théorique du bootstrap pour construire des intervalles de type percentile et percentile-t. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap peut améliorer les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques, pourvu que le choix de la variable externe soit fait de façon appropriée. Nous illustrons ces méthodes en utilisant des données financières réelles. Le deuxième chapitre est intitulé : "Bootstrapping pre-averaged realized volatility under market microstructure noise". Nous développons dans ce chapitre une méthode de bootstrap par bloc basée sur l’approche "pré-moyennement" de Jacod et al. (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à haute fréquences consécutifs qui se chevauchent. Le chevauchement des blocs induit une forte dépendance dans la structure des rendements "pré-moyennés". En effet les rendements "pré-moyennés" sont m-dépendant avec m qui croît à une vitesse plus faible que la taille d’échantillon n. Ceci motive l’application d’un bootstrap par bloc spécifique. Nous montrons que le bloc bootstrap suggéré par Bühlmann et Künsch (1995) n’est valide que lorsque la volatilité est constante. Ceci est dû à l’hétérogénéité dans la moyenne des rendements "pré-moyennés" au carré lorsque la volatilité est stochastique. Nous proposons donc une nouvelle procédure de bootstrap qui combine le wild bootstrap et le bootstrap par bloc, de telle sorte que la dépendance sérielle des rendements "pré-moyennés" est préservée à l’intérieur des blocs et la condition d’homogénéité nécessaire pour la validité du bootstrap est respectée. Sous des conditions de taille de bloc, nous montrons que cette méthode est convergente. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles. Le troisième chapitre est intitulé: "Bootstrapping realized covolatility measures under local Gaussianity assumption". Dans ce chapitre nous montrons, comment et dans quelle mesure on peut approximer les distributions des estimateurs de mesures de co-volatilité sous l’hypothèse de Gaussianité locale des rendements. En particulier nous proposons une nouvelle méthode de bootstrap sous ces hypothèses. Nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée et sur le beta réalisé. Nous montrons que la nouvelle méthode de bootstrap appliquée au beta réalisé était capable de répliquer les cummulants au deuxième ordre, tandis qu’il procurait une amélioration au troisième degré lorsqu’elle est appliquée à la volatilité réalisée. Ces résultats améliorent donc les résultats existants dans cette littérature, notamment ceux de Gonçalves et Meddahi (2009) et de Dovonon, Gonçalves et Meddahi (2013). Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques et les résultats de bootstrap existants. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles. / We develop in this thesis bootstrap methods for high frequency financial data. The first two chapters focalise on bootstrap methods for the "pre-averaging" approach, which is robust to the presence of market microstructure effects. The main idea underlying this approach is that we can reduce the impact of the noise by pre-averaging high frequency returns that are possibly contaminated with market microstructure noise before applying a realized volatility-like statistic. Based on this approach, we develop several bootstrap methods, which preserve the dependence structure and the heterogeneity in the mean of the original data. The third chapter shows how and to what extent the local Gaussian- ity assumption can be explored to generate a bootstrap approximation for covolatility measures. The first chapter is entitled "Bootstrap inference for pre-averaged realized volatility based on non-overlapping returns". The main contribution of this chapter is to propose bootstrap methods for realized volatility-like estimators defined on pre-averaged returns. In particular, we focus on the pre-averaged realized volatility estimator proposed by Podolskij and Vetter (2009). This statistic can be written (up to a bias correction term) as the (scaled) sum of squared pre-averaged returns, where the pre-averaging is done over all possible non-overlapping blocks of consecutive observations. Pre-averaging reduces the influence of the noise and allows for realized volatility estimation on the pre-averaged returns. The non-overlapping nature of the pre-averaged returns implies that these are asymptotically independent, but possibly heteroskedastic. This motivates the application of the wild bootstrap in this context. We provide a proof of the first order asymptotic validity of this method for percentile and percentile-t intervals. Our Monte Carlo simulations show that the wild bootstrap can improve the finite sample properties of the existing first order asymptotic theory provided we choose the external random variable appropriately. The second chapter is entitled "Bootstrapping pre-averaged realized volatility under market microstructure noise ". In this chapter we propose a bootstrap method for inference on integrated volatility based on the pre-averaging approach of Jacod et al. (2009), where the pre-averaging is done over all possible overlapping blocks of consecutive observations. The overlapping nature of the pre-averaged returns implies that these are m-dependent with m growing slowly with the sample size n. This motivates the application of a blockwise bootstrap method. We show that the “blocks of blocks” bootstrap method suggested by Politis and Romano (1992) (and further studied by Bühlmann and Künsch (1995)) is valid only when volatility is constant. The failure of the blocks of blocks bootstrap is due to the heterogeneity of the squared pre-averaged returns when volatility is stochastic. To preserve both the dependence and the heterogeneity of squared pre-averaged returns, we propose a novel procedure that combines the wild bootstrap with the blocks of blocks bootstrap. We provide a proof of the first order asymptotic validity of this method for percentile intervals. Our Monte Carlo simulations show that the wild blocks of blocks bootstrap improves the finite sample properties of the existing first order asymptotic theory. The third chapter is entitled "Bootstrapping realized volatility and realized beta under a local Gaussianity assumption". The financial econometric of high frequency data litera- ture often assumed a local constancy of volatility and the Gaussianity properties of high frequency returns in order to carry out inference. In this chapter, we show how and to what extent the local Gaussianity assumption can be explored to generate a bootstrap approximation. We show the first-order asymptotic validity of the new wild bootstrap method, which uses the conditional local normality properties of financial high frequency returns. In addition to that we use Edgeworth expansions and Monte Carlo simulations to compare the accuracy of the bootstrap with other existing approaches. It is shown that at second order, the new wild bootstrap matches the cumulants of realized betas-based t-statistics, whereas it provides a third-order asymptotic refinement for realized volatility. Monte Carlo simulations suggest that our new wild bootstrap methods improve upon the first-order asymptotic theory in finite samples and outperform the existing bootstrap methods for realized covolatility measures. We use empirical work to illustrate its uses in practice.