Cette thèse porte sur l'étude de la mémoire longue de la volatilité des rendements d'actions. Dans une première partie, nous apportons une interprétation de la mémoire longue en termes de comportement d'agents grâce à un modèle de volatilité à mémoire longue dont les paramètres sont reliés aux comportements hétérogènes des agents pouvant être rationnels ou à rationalité limitée. Nous déterminons de manière théorique les conditions nécessaires à l'obtention de mémoire longue. Puis nous calibrons notre modèle à partir des séries de volatilité réalisée journalière d'actions américaines de moyennes et grandes capitalisations et observons le changement de comportement des agents entre la période précédant l'éclatement de la bulle internet et celle qui la suit. La deuxième partie est consacrée à la prise en compte de la mémoire longue en gestion de portefeuille. Nous commençons par proposer un modèle de choix de portefeuille à volatilité stochastique dans lequel la dynamique de la log-volatilité est caractérisée par un processus d'Ornstein-Uhlenbeck. Nous montrons que l'augmentation du niveau d'incertitude sur la volatilité future induit une révision du plan de consommation et d'investissement. Puis dans un deuxième modèle, nous introduisons la mémoire longue grâce au mouvement brownien fractionnaire. Cela a pour conséquence de transposer le système économique d'un cadre markovien à un cadre non-markovien. Nous fournissons donc une nouvelle méthode de résolution fondée sur la technique de Monte Carlo. Puis, nous montrons toute l'importance de modéliser correctement la volatilité et mettons en garde le gérant de portefeuille contre les erreurs de spécification de modèle.

Cette thèse, organisée en trois chapitres, porte sur la modélisation et la prévision des séries chronologiques économiques et financières. Les deux premiers chapitres proposent de nouveaux modèles économétriques pour l'analyse des données économiques et financières en relaxant certaines hypothèses irréalistes habituellement faites dans la littérature. Le chapitre 1 développe un nouveau modèle de volatilité appelé TVP[indice ANN]-GARCH. Ce modèle offre une dynamique riche pour modéliser les données financières en considérant une structure GARCH (Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity) dans laquelle les paramètres varient dans le temps selon un réseau de neurones artificiels (ANN). L'utilisation des ANNs permet de résoudre le problème de l'évaluation de la vraisemblance (présent dans les modèles à paramètres variables dans le temps (TVP)) et permet également l'utilisation de variables explicatives supplémentaires. Le chapitre développe également un algorithme Monte Carlo séquentiel (SMC) original et efficace pour estimer le modèle. Une application empirique montre que le modèle se compare favorablement aux processus de volatilité populaires en termes de prévisions de court et de long terme. L'approche peut facilement être étendue à tout modèle à paramètres fixes. Le chapitre 2 développe trois polynômes de retard autorégressifs (AR) parcimonieux qui génèrent des fonctions d'autocorrélation à décroissance lente, comme on l'observe généralement dans les séries chronologiques financières et économiques. La dynamique des polynômes de retard est similaire à celle de deux processus très performants, à savoir le modèle MSM (Multifractal Markov-Switching) et le modèle FHMV (Factorial Hidden Markov Volatility). Ils sont très flexibles car ils peuvent être appliqués à de nombreux modèles populaires tels que les processus ARMA, GARCH et de volatilité stochastique. Une analyse empirique met en évidence l'utilité des polynômes de retard pour la prévision de la moyenne conditionnelle et de la volatilité. Ils devraient être considérés comme des modèles de prévision alternatifs pour les séries chronologiques économiques et financières. Le dernier chapitre s'appuie sur une approche de régression prédictive en deux étapes pour identifier l'impact des nouvelles macroéconomiques américaines sur les rendements obligataires de trois petites économies ouvertes (Canada, Royaume-Uni et Suède). Nos résultats suggèrent que les nouvelles macroéconomiques américaines sont significativement plus importantes pour expliquer la dynamique de la courbe des taux dans les petites économies ouvertes (PEO) que les nouvelles nationales elles-mêmes. Les nouvelles relatives à la politique monétaire américaine ne sont pas les seuls facteurs importants des variations des rendements obligataires des PEO, mais les nouvelles relatives au cycle économique jouent également un rôle significatif. / This thesis, organized in three chapters, focuses on modelling and forecasting economic and financial time series. The first two chapters propose new econometric models for analysing economic and financial data by relaxing unrealistic assumptions usually made in the literature. Chapter 1 develops a new volatility model named TVP[subscript ANN]-GARCH. The model offers rich dynamics to model financial data by allowing for a generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) structure in which parameters vary over time according to an artificial neural network (ANN). The use of ANNs for parameters dynamics is a valuable contribution as it helps to deal with the problem of likelihood evaluation (exhibited in time-varying parameters (TVP) models). It also allows for the use of additional explanatory variables. The chapter develops an original and efficient Sequential Monte Carlo sampler (SMC) to estimate the model. An empirical application shows that the model favourably compares to popular volatility processes in terms of out-of sample fit. The approach can easily be extended to any fixed-parameters model. Chapter 2 develops three parsimonious autoregressive (AR) lag polynomials that generate slowly decaying autocorrelation functions as generally observed financial and economic time series. The dynamics of the lag polynomials are similar to that of two well performing processes, namely the Markov-Switching Multifractal (MSM) and the Factorial Hidden Markov Volatility (FHMV) models. They are very flexible as they can be applied in many popular models such as ARMA, GARCH, and stochastic volatility processes. An empirical analysis highlights the usefulness of the lag polynomials for conditional mean and volatility forecasting. They could be considered as forecasting alternatives for economic and financial time series. The last chapter relies on a two steps predictive regression approach to identify the impact of US macroeconomic releases on three small open economies (Canada, United Kingdom, and Sweden) bond yields at high and low frequencies. Our findings suggest that US macro news are significantly more important in explaining yield curve dynamics in small open economies (SOEs) than domestic news itself. Not only US monetary policy news are important drivers of SOEs bond yield changes, but business cycle news also play a significant role.

Les particules d'aérosols jouent un rôle prépondérant sur le climat de la Terre, notamment à travers l'absorption et la diffusion du rayonnement solaire. L'hygroscopicité de ces particules est un paramètre important qui décrit leur capacité à augmenter leurs diamètres par condensation de vapeur d'eau en fonction de l'humidité relative. Ce travail a pour but d'étudier l'hygroscopicité des particules atmosphériques grâce à un système HTDMA développé au laboratoire. Notre travail s'articule autour de mesures réalisées en zone source (Marseille, Grenoble) et en zone de fond (puy de Dôme, 1465m). L'hygroscopicité mesurée sur ces sites est globalement plus importante en zone de fond qu'en zone source. Cette information, appuyée par nos mesures en laboratoire, met en évidence l'impact du phénomène de "vieillissement de l'aérosol sur son hygroscopicité par condensation de composés volatils à sa surface ou par formation de composés secondaires par réaction en phase aqueuse en nuage. La spécificité de cette étude est également due au couplage des propriétés hygroscopiques avec la composition chimique des aérosols mesurés par AMS. Ce couplage nous a permis de montrer, grâce à la théorie ZSR, que l'hygroscopicité de l'aérosol pouvait être calculée à partir de la connaissance de sa composition chimique, avec une précision de 5% en moyenne, en prenant en compte l'état de mélange de l'aérosol. Enfin, nos résultats montrent que l'aérosol est toujours présent sous forme de mélange externe, ce qui constitue une information importante pour évaluer l'impact radiatif (direct ou indirect) de l'aérosol

La présente thèse s'est inscrite dans une perspective d'améliorer les outils de mesure du risque de marché en proposant des solutions capables de reproduire certaines caractéristiques empiriques d'évolution des marchés financiers. A travers une étude empirique sur des données réelles, nous montrons que la réalité des marchés financiers possède certaines caractéristiques empiriques connues et résumées sous le nom "faits stylisés", qui rendent les mesures usuelles du risque de marché incapables de reproduire ces caractéristiques. Nous proposons des nouvelles méthodes de mesure de la Value-at-Risk (VaR), en fonction de la volatilité passée et des corrélations existant entre les actifs composant un portefeuille, dans le cadre de deux grandes approches de mesure du risque : une approche de mesure du risque global (ou risque univarié) et une approche de mesure du risque multiple (ou risque multivarié), tout en testant leur qualité prédictive au moyen des procédures de backtesting. Les résultats obtenus montrent une grande capacité des différentes mesures utilisées à capturer les faits stylisés caractérisant l'évolution des marchés financiers étudiés avec une nette surperformance des méthodes de mesure de la VaR estimées dans le cadre du risque multivarié par rapport à celles du risque univarié. / This thesis has object to improve the methods for estimating market risk by offering solutions capable to replicate some empirical properties of asset returns. Through an empirical study on real data, we show that the reality of financial markets has some empirical characteristics known and summarized as "stylized facts" that render the conventional market risk measurement unable to reproduce. We propose a Value-at-Risk (VaR) measures, based on modeling portfolio volatility and correlations between assets classes, using two risk measurement approaches: an univariate risk measurement approach and multivariate risk measurement approach, and testing their quality predictive using backtesting procedures. The results obtained show a great ability of different used risk measurement to capture the stylized facts characterizing financial markets, with a clear outperformance of the multivariate VaR measures than the univariate VaR measures.

Avec la réduction continue des dimensions des transistors CMOS, le développement des mémoires statiques du type SRAM énergétiquement efficientes et de hautes densités devient de plus en plus difficile. Les dernières années ont vu l'apparition de nouvelles technologies de mémoire, qui ont attiré l'intérêt de la communauté académique, ainsi que de nombreux acteurs industriels. Parmi ces technologies, la STT-MRAM se distingue pour ses caractéristiques très avantageuses, comme sa faible consommation, ses performances et sa facilité d'intégration dans une technologie de fabrication CMOS. En plus, les MRAMs sont des technologies non-volatiles, avec une endurance élevée, nous allons utiliser cette caractéristique pour proposer de nouvelles fonctionnalités aux systèmes intégrés, notamment sur les architectures de processeur et les dispositifs reconfigurables.Une comparaison entre plusieurs amplificateurs de lecture, utilisables pour concevoir des matrices de mémoire et des cellules séquentielles a été aussi menée. Afin de démontrer la faisabilité de la conception hybride CMOS/MRAM plusieurs prototypes ont été conçus sur une technologie 28nm CMOS FDSOI et une technologie magnétique capable de produire des MTJ perpendiculaires STT de 200nm. Nous avons appliqué ces briques de base au monde du processeur notamment en proposant un processeur capable de conserver un état sain lors d'une erreur d'exécution. Les résultats obtenus confirment que le surcout de ces techniques est tout à fait compatible avec la démarche de conception d'un circuit intégré actuel. / With the downscaling of the CMOS technology, it is becoming increasingly difficult to design power-efficient and dense static random-access memories (SRAM). In the last two decades, alternative memory technologies have been actively researched both by academia and industry. Among them, STT-MRAM is one of the most promising, having near-zero static power consumption, competitive performance with respect to SRAM and easy integration with CMOS fabrication processes. Furthermore, MRAM is a non-volatile memory technology, providing for new features and capabilities when embedded in reconfigurable devices or processors. In this thesis, applications of MRAM to embedded processors and field-programmable gate-arrays (FPGAs) were investigated. A comparison of several self-referenced read circuits, with application for both memory arrays and sequential cells is provided, based on MTJ compact models provided by our project partners. To demonstrate the feasibility of the proposed circuits, we laid-out and fabricated independent, self-contained sequential cells and a hybrid, multi-context CMOS/MTJ memory array, using state-of-the-art 28nm FDSOI CMOS technology, combined with a 200nm perpendicular STT-MTJ process. Finally, we used these building blocks to implement instant on/off and backward-error recovery capabilities in an embedded processor. Results obtained by simulation allowed us to verify that these features have minimal impact on performance. An initial layout implementation allowed us to estimate the impact on silicon footprint, which could be further reduced by improvements in the MTJ integration process.

Partant de l'importance du système de change pour les économies ouvertes, nous étudions les effets macroéconomiques du régime de change. Dans le premier chapitre, nous définissons le régime de change. Nous discutons ensuite la classification de jure ou officiel du Fonds Monétaire International (FMI) et les classifications de facto développées par Levy Yeyati et Sturzenegger (2005) et par Reinhart et Rogoff (2003). Enfin, la question de savoir quelle(s) classification(s) utiliser est discutée. Dans le second chapitre, l'impact du régime de change sur la volatilité de la croissance est évaluée. En rapprochant la littérature sur les effets du régime de change sur la volatilité de la croissance et celle sur les déterminants de la volatilité, l'objectif est de savoir si le système de change affecte la volatilité de la croissance une fois que les autres déterminants de la volatilité identifiés dans la littérature sont pris en compte. Le chapitre évalue également les canaux par lesquels le régime de change affecte la volatilité. En particulier, nous cherchons à savoir si la contribution de l'instabilité des termes de l'échange à la volatilité de la croissance est affectée par le système de change en vigueur. De même, l'impact du régime de change sur la volatilité est-il influencé par le développement financier et le développement économique ? La volatilité ou instabilité est mesurée à partir d'une tendance dont la forme est obtenue par application des tests de racines unitaires en panel. L'utilisation successive des régimes de change de jure et des régimes de change de facto de Reinhart et Rogoff (2003) permet d'évaluer la sensibilité des résultats à la classification des systèmes de change utilisée. Dans le troisième chapitre, l'analyse est approfondie pour savoir si la relation entre la croissance et sa volatilité est modifiée par le système de change. Le régime de change modifie-til l'impact direct de la volatilité sur la croissance ? Autrement dit, un même niveau de volatilité réduit-il la croissance de façon identique dans les régimes de change fixes et dans les régimes de change flexibles ? Par ailleurs, les effets indirects de la volatilité sur la croissance du produit réel par tête sont-ils modifiés par le système de change ? Pour répondre à cette dernière question, les canaux de l'investissement, du capital humain, du commerce et du développement financier sont étudiés. Un autre objectif de ce chapitre est de savoir si l'impact du système de change et celui de la volatilité sur la croissance sont hétérogènes suivant les quantiles de la croissance. Pour ce faire, la technique des régressions quantiles avec variables instrumentales est utilisée. Dans le chapitre quatre, l'impact du régime de change sur l'ajustement économique est analysé. L'ajustement de l'économie, mesuré par le mésalignement du taux de change réel, dépend-t-il du système de change ? L'impact du régime de change sur le mésalignement s'explique-t-il par ses effets sur les épisodes de surévaluation et de sous-évaluation réelles ? Que révèlent les régimes de change de jure, les régimes de change de facto et les écarts entre les annonces et les pratiques de politique de change ? Pour répondre à ces questions, nous procédons en deux étapes. Dans la première, une relation de cointégration entre le taux de change réel et ses déterminants réels et monétaires est estimée à l'aide des techniques de panels non stationnaires (Pedroni, 1996, 2000 et 2004) dans les échantillons de pays à revenu faible, à revenu intermédiaire et à revenu élevé. Puis, le mésalignement est déduit comme l'écart du taux de change réel courant à sa valeur d'équilibre, cette dernière étant elle-même déterminée par les valeurs d'équilibre des fondamentaux. Dans la seconde étape, l'impact du régime de change sur l'ajustement de l'économie est évalué en utilisant le mésalignement calculé dans la première étape.

Les prix de marché des actifs risqués sont dictés par les actions des agents économiques qui ont des horizons d'investissement différents: ils ajustent leurs portefeuilles à des fréquences différentes et observent les rendements à différentes échelles. Dans cette thèse, nous examinons trois aspects distincts du problème des horizons multiples d'investissement. En premier lieu, nous étudions les implications théoriques de l'hétérogénéité des horizons de décision des investisseurs pour la dynamique des prix. Cette analyse est effectuée dans le cadre d'une rationalité complète et bornée. Deuxièmement, nous testons la capacité de différents modèles de séries chronologiques de volatilité des prix à représenter les propriétés des rendements boursiers simultanément à différentes échelles de temps. Enfin, nous proposons une méthode de mesure de la volatilité à échelle multiple basée sur des filtres d'ondelettes, avec application à la détection des crises financières.

La prévision de la volatilité future constitue l'un des principaux enjeux actuels dans la finance contemporaine. De ce fait, une estimation précise de la volatilité, seul paramètre inobservable sur le marché, est cruciale pour la prise de décision en allocation d'actifs et en gestion des risques. Les modèles GARCH se basent sur les cours boursiers passés pour calculer ou estimer la volatilité. L'hypothèse qui se cache derrière cette approche est que l'on peut se servir du passé pour prédire l'avenir. Les modèles GARCH semblent toutefois peu adaptés à la prévision à long terme puisqu'ils présentent un retour à la moyenne. Nous avons alors utilisé le modèle EWMA qui présente l'avantage de ne pas retourner à la moyenne et nous avons estimé les paramètres des modèles étudiés pour reconstruire une volatilité historique de l'indice S&P500 par le biais de chaque modèle afin de les comparer avec le modèle de la volatilité réalisée. Les résultats de notre recherche montrent que la volatilité estimée par le modèle GARCH de Heston et Nandi (2000) n'est pas en mesure de reproduire la trajectoire suivie par la volatilité de l'indice S&P500 et ce modèle ne pourrait donc être employé pour faire des prévisions sur celle-ci. Nous avons trouvé également que le modèle EWMA semble significativement reproduire la même trajectoire que celle associée à la volatilité réalisée de l'indice et par conséquent on peut l'utiliser pour prévoir la volatilité future de l'indice S&P500. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Volatilité, S&P500, GARCH, EWMA, Heston et Nandi, VIX.

L'énorme incertitude qui règne sur les marchés financiers se traduit par de la volatilité intégrée dans les prix des options qui augmentent lorsque les investisseurs prévoient des fluctuations importantes des prix des actions. Le recours à une formule d'évaluation d'options est alors nécessaire pour extraire la volatilité anticipée des prix d'options cotés. Dans ce cas, les hypothèses jointes d'efficience informationnelle du marché des options et de validité du modèle d'évaluation d'options retenu sont impliquées. Motivés par ces faits, nous avons adapté le modèle de Heston pour générer la volatilité de l'indice boursier S&P 500 à partir des prix des options écrites sur cet indice. Puis nous avons estimé les paramètres du modèle pour reconstruire une volatilité historique et la comparer avec la volatilité réalisée. Les résultats de notre recherche montrent que la différence entre la volatilité estimée par le modèle de Heston et la volatilité réalisée est peu significative, ce qui nous a permis de valider et d'appliquer ce modèle pour prévoir la volatilité future de l'indice S&P 500. Nous avons trouvé également que les résultats dépendent de la quantité des options sélectionnées et de la largeur de l'intervalle des prix d'options disponibles. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Volatilité, Options, S&P500, Heston, GARCH, VIX.

Cette étude documente l'occurrence de la grande modération au Canada en utilisant le cas américain comme référence. À l'aide d'un test de bris structurel sur un estimateur de la variance et en utilisant un échantillon plus vaste que ce qui est utilisé dans la literature sur le sujet, le deuxième trimestre de 1992 et le premier trimestre de 1985 sont retenus comme les dates les plus probables pour la grande modération au Canada et aux États-Unis, respectivement. À l'aide des mêmes tests, les dates les plus probables d'une cassure dans la volatilité des composantes désagrégées du PIE sont estimées. Ceci permet de constater que pour les États-Unis, il y a une synchronisation entre la date de brisure du PIB et les investissements résidentiels, les importations et les exportations. Au Canada, la consommation en biens durables, la consommation en biens non durables ainsi que l'investissement résidentiel démontrent une date de brisure dans leurs volatilités respectives qui coïncident avec la grande modération canadienne. Nous procédons aussi à une décomposition du changement de la variance du PIB avant et après les dates retenues qui quantifie de combien chaque composante du PIB a contribué à la réduction de la volatilité agrégée. Finalement, les cinq explications proposées couramment dans la littérature sur le cas américain sont mises à l'épreuve à l'aide des résultats obtenus dans le cadre de cette recherche. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Cycles économiques, Volatilité, Produit intérieur brut, Canada, États-Unis.