Les gestionnaires des entreprises sont souvent des personnes différentes des actionnaires de ces entreprises. Une littérature récente (Danthine et Donaldson, 2004) explore les conséquences potentielles de cette séparation entre gestion et propriété, habituellement ignorée, pour la modélisation macroéconomique. Toutefois, les travaux de Danthine et Donaldson se basent sur un modèle simple et sans frictions et il est donc difficile de mesurer leur impact sur la modélisation macroéconomique récente, dans laquelle interagissent plusieurs frictions et chocs. Le présent mémoire adapte le modèle de Danthine et Donaldson à un environnement avec chocs monétaires et frictions nominales (contrats de salaires); à ce chapitre, le mémoire représente donc un premier pas dans la généralisation de ce modèle.

Cette thèse examine l’effet de l’information sur la prévision macroéconomique. De façon spécifique, l’emphase est d’abord mise sur l’impact des frictions d’information en économie ouverte sur la prévision du taux de change bilatéral et ensuite sur le rôle de l’information issue des données d’enquêtes de conjoncture dans la prévision de l’activité économique réelle. Issu du paradigme de la nouvelle macroéconomie ouverte (NOEM), le premier essai intègre des frictions d’informations et des rigidités nominales dans un modèle d’équilibre général dynamique stochastique (DSGE) en économie ouverte. Il présente ensuite une analyse comparative des résultats de la prévision du taux de change obtenu en utilisant le modèle avec et sans ces frictions d’information. Tandis que le premier essai développe un modèle macroéconomique structurel de type DSGE pour analyser l’effet de la transmission des choc en information incomplète sur la dynamique du taux de change entre deux économies, le deuxième et troisième essais utilisent les modèles factorielles dynamiques avec ciblage pour mettre en exergue la contribution de l’information contenu dans les données d’enquêtes de confiance (soit au niveau de l’économie nationale que internationale) sur la prévision conjoncturelle de l’activité économique réelle. « The Forward Premium Puzzle : a Learning-based Explanation » (Essai 1) est une contribution à la littérature sur la prévision du taux de change. Cet essai a comme point de départ le résultat théorique selon lequel lorsque les taux d’intérêt sont plus élevés localement qu’ils le sont à l’étranger, cela annonce une dépréciation future de la monnaie locale. Cependant, les résultats empiriques obtenus sont généralement en contradiction avec cette intuition et cette contradiction a été baptisée l’énigme de la parité des taux d’intérêt non-couverte ou encore «énigme de la prime des contrats à terme ». L’essai propose une explication de cette énigme basée sur le mécanisme d’apprentissage des agents économiques. Sous l’hypothèse que les chocs de politique monétaire et de technologie peuvent être soit de type persistant et soit de type transitoire, le problème d’information survient lorsque les agents économiques ne sont pas en mesure d’observer directement le type de choc et doivent plutôt utiliser un mécanisme de filtrage de l’information pour inférer la nature du choc. Nous simulons le modèle en présence de ces frictions informationnelles, et ensuite en les éliminant, et nous vérifions si les données artificielles générées par les simulations présentent les symptômes de l’énigme de la prime des contrats à terme. Notre explication à l’énigme est validée si et seulement si seules les données générées par le modèle avec les frictions informationnelles répliquent l’énigme. « Using Confidence Data to Forecast the Canadian Business Cycle » (Essai 2) s’appuie sur l’observation selon laquelle la confiance des agents économiques figure désormais parmi les principaux indicateurs de la dynamique conjoncturelle. Cet essai analyse la qualité et la quantité d’information contenu dans les données d’enquêtes mesurant la confiance des agents économiques. A cet effet, il évalue la contribution des données de confiance dans la prévision des points de retournement (« turning points ») dans l’évolution de l’économie canadienne. Un cadre d’analyse avec des modèles de type probit à facteurs est spécifié et appliqué à un indicateur de l’état du cycle économique canadien produit par l’OCDE. Les variables explicatives comprennent toutes les données canadiennes disponibles sur la confiance des agents (qui proviennent de quatre enquêtes différentes) ainsi que diverses données macroéconomiques et financières. Le modèle est estimé par le maximum de vraisemblance et les données de confiance sont introduites dans les différents modèles sous la forme de variables individuelles, de moyennes simples (des « indices de confiance ») et de « facteurs de confiance » extraits d’un ensemble de données plus grand dans lequel toutes les données de confiance disponibles ont été regroupées via la méthode des composantes principales, . Nos résultats indiquent que le plein potentiel des données sur la confiance pour la prévision des cycles économiques canadiens est obtenu lorsque toutes les données sont utilisées et que les modèles factoriels sont utilisés. « Forecasting with Many Predictors: How Useful are National and International Confidence Data? » (Essai 3) est basé sur le fait que dans un environnement où les sources de données sont multiples, l’information est susceptible de devenir redondante d’une variable à l’autre et qu’une sélection serrée devient nécessaire pour identifier les principaux déterminants de la prévision. Cet essai analyse les conditions selon lesquelles les données de confiance constituent un des déterminants majeurs de la prévision de l’activité économique dans un tel environnement. La modélisation factorielle dynamique ciblée est utilisé pour évaluer le pouvoir prédictif des données des enquêtes nationales et internationales sur la confiance dans la prévision de la croissance du PIB Canadien. Nous considérons les données d’enquêtes de confiance désagrégées dans un environnement riche en données (c’est-à-dire contenant plus d’un millier de séries macro-économiques et financières) et évaluons leur contenu informatif au-delà de celui contenu dans les variables macroéconomiques et financières. De bout en bout, nous étudions le pouvoir prédictif des données de confiance en produisant des prévisions du PIB avec des modèles à facteurs dynamiques où les facteurs sont dérivés avec et sans données de confiance. Les résultats montrent que la capacité de prévision est améliorée de façon robuste lorsqu’on prend en compte l’information contenue dans les données nationales sur la confiance. En revanche, les données internationales de confiance ne sont utiles que lorsqu’elles sont combinées dans le même ensemble avec celles issues des enquêtes nationales. En outre, les gains les plus pertinents dans l’amelioration des prévisions sont obtenus à court terme (jusqu’à trois trimestres en avant). / This thesis examines the effect of information on macroeconomic forecasting. Specifically, the emphasis is firstly on the impact of information frictions in open economy in forecasting the bilateral exchange rate and then on the role of information from confidence survey data in forecasting real economic activity. Based on the new open-economy macroeconomics paradigm (NOEM), the first chapter incorporates information frictions and nominal rigidities in a stochastic dynamic general equilibrium (DSGE) model in open economy. Then, it presents a comparative analysis of the results of the exchange rate forecast obtained using the model with and without these information frictions. While the first chapter develops a structural macroeconomic model of DSGE type to analyze the effect of shock transmission in incomplete information on exchange rate dynamics between two economies, the second and third chapters use static and dynamic factor models with targeting to highlight the contribution of information contained in confidence-based survey data (either at the national or international level) in forecasting real economic activity. The first chapter is entitled The Forward Premium Puzzle: a Learning-based Explanation and is a contribution to the exchange rate forecasting literature. When interest rates are higher in one’s home country than abroad, economic intuition suggests this signals the home currency will depreciate in the future. However, empirical evidence has been found to be at odds with this intuition: this is the "forward premium puzzle." I propose a learning-based explanation for this puzzle. To do so, I embed an information problem in a two-country open-economy model with nominal rigidities. The information friction arises because economic agents do not directly observe whether shocks are transitory or permanent and must infer their nature using a filtering mechanism each period. We simulate the model with and without this informational friction and test whether the generated artificial data exhibits the symptoms of the forward premium puzzle. Our leaning-based explanation is validated as only the data generated with the active informational friction replicates the puzzle. The second chapter uses dynamic factor models to highlight the contribution of the information contained in Canadian confidence survey data for forecasting the Canadian business cycle: Using Confidence Data to Forecast the Canadian Business Cycle is based on the fact that confidence (or sentiment) is one key indicators of economic momentum. The chapter assesses the contribution of confidence -or sentiment-data in predicting Canadian economic slowdowns. A probit framework is applied to an indicator on the status of the Canadian business cycle produced by the OECD. Explanatory variables include all available Canadian data on sentiment (which arise from four different surveys) as well as various macroeconomic and financial data. Sentiment data are introduced either as individual variables, as simple averages (such as confidence indices) and as confidence factors extracted, via principal components’ decomposition, from a larger dataset in which all available sentiment data have been collected. Our findings indicate that the full potential of sentiment data for forecasting future business cycles in Canada is attained when all data are used through the use of factor models. The third chapter uses dynamic factor models to highlight the contribution of the information contained in confidence survey data (either in Canadian or International surveys) for forecasting the Canadian economic activity. This chapter entitled Forecasting with Many Predictors: How Useful are National and International Confidence Data? is based on the fact that in a data-rich environment, information may become redundant so that a selection of forecasting determinants based on the quality of information is required. The chapter investigates whether in such an environment; confidence data can constitute a major determinant of economic activity forecasting. To do so, a targeted dynamic factor model is used to evaluate the performance of national and international confidence survey data in predicting Canadian GDP growth. We first examine the relationship between Canadian GDP and confidence and assess whether Canadian and international (US) improve forecasting accuracy after controlling for classical predictors. We next consider dis-aggregated confidence survey data in a data-rich environment (i.e. containing more than a thousand macroeconomic and financial series) and assess their information content in excess of that contained in macroeconomic and financial variables. Throughout, we investigate the predictive power of confidence data by producing GDP forecasts with dynamic factor models where the factors are derived with and without confidence data. We find that forecasting ability is consistently improved by considering information from national confidence data; by contrast, the international counterpart are helpful only when combined in the same set with national confidence. Moreover most relevant gains in the forecast performance come in short-horizon (up to three-quarters-ahead).

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.

L'objectif de ce mémoire est d'identifier le modèle de comportement qui illustre le mieux le processus décisionnel du travailleur. Plus particulièrement, j'y oppose le modèle intertemporel au modèle d'atteinte d'objectif (ou modèle reference-dependent). Pour ce faire, j'utilise des données portant sur l'ensemble des courses effectuées par les chauffeurs de taxi new-yorkais pour l'année 2013. Afin de simuler des variations de salaire, j'utilise les conditions météorologiques. J'observe d'abord, à l'aide de plusieurs régressions par Moindres Carrés Ordinaires, les réactions du marché lors d'une période de mauvais temps. À la fois l'offre et la demande semblent augmenter. Je tente ensuite, à l'aide d'un modèle de mélange gaussien, de déterminer s'il y a de l'hétérogénéité dans le comportement des chauffeurs. Je trouve un possible effet de spécialisation. Je continue mon analyse par l'estimation d'élasticités en régressant le log du nombre d'heures travaillées sur le log du salaire. Je me prémunis du problème d'endogénéité du salaire en utilisant l'estimateur par Moindre Carrés en Deux Étapes, avec comme instruments le niveau de précipitation moyen et la vitesse moyenne du vent lors du quart de travail. Les élasticités obtenues se situent entre 0,43 et 0,57. Je termine avec l'estimation d'un modèle probit sur la probabilité d'arrêter de travailler, avec comme facteurs principaux le nombre d'heures effectuées et le montant d'argent accumulé. L'effet rapporté pour le montant accumulé est négatif. Dans l'ensemble, les résultats sont en accord avec le modèle intertemporel.