Résumé : Il est bien connu que les lois marginales d'un vecteur aléatoire ne suffisent pas à caractériser sa distribution. Lorsque les lois marginales du vecteur aléatoire sont continues, le théorème de Sklar garantit l'existence et l'unicité d'une fonction appelée copule, caractérisant la dépendance entre les composantes du vecteur. La loi du vecteur aléatoire est parfaitement définie par la donnée des lois marginales et de la copule. Dans ce travail de thèse, nous proposons deux tests non paramétriques de détection de ruptures dans la distribution d’observations multivariées, particulièrement sensibles à des changements dans la copule des observations. Ils améliorent tous deux des propositions récentes et donnent lieu à des tests plus puissants que leurs prédécesseurs pour des classes d’alternatives pertinentes. Des simulations de Monte Carlo illustrent les performances de ces tests sur des échantillons de taille modérée. Le premier test est fondé sur une statistique à la Cramér-von Mises construite à partir du processus de copule empirique séquentiel. Une procédure de rééchantillonnage à base de multiplicateurs est proposée pour la statistique de test ; sa validité asymptotique sous l’hypothèse nulle est démontrée sous des conditions de mélange fort sur les données. Le second test se focalise sur la détection d’un changement dans le rho de Spearman multivarié des observations. Bien que moins général, il présente de meilleurs résultats en terme de puissance que le premier test pour les alternatives caractérisées par un changement dans le rho de Spearman. Deux stratégies de calcul de la valeur p sont comparées théoriquement et empiriquement : l’une utilise un rééchantillonnage de la statistique, l’autre est fondée sur une estimation de la loi limite de la statistique de test. // Abstract : It is very well-known that the marginal distributions of a random vector do not characterize the distribution of the random vector. When the marginal distributions are continuous, the work of Sklar ensures the existence and uniqueness of a function called copula which can be regarded as capturing the dependence between the components of the random vector. The cumulative distribution function of the vector can then be rewritten using only the copula and the marginal cumulative distribution functions. In this work, we propose two non-parametric tests for change-point detection, particularly sensitive to changes in the copula of multivariate time series. They improve on recent propositions and are more powerful for relevant alternatives involving a change in the copula. The finite-sample behavior of these tests is investigated through Monte Carlo experiments. The first test is based on a Cramér-von Mises statistic and on the sequential empirical copula process. A multiplier resampling scheme is suggested and its asymptotic validity under the null hypothesis is demonstrated under strong mixing conditions. The second test focuses on the detection of a change in Spearman’s rho. Monte Carlo simulations reveal that this test is more powerful than the first test for alternatives characterized by a change in Spearman’s rho. Two approaches to compute approximate p-values for the test are studied empirically and theoretically. The first one is based on resampling, the second one consists of estimating the asymptotic null distribution of the test statistic.

近年來，信用衍生性金融商品蓬勃發展，市場上陸續出現不同特色的信用擔保憑證。過去評價信用衍生性金融商品多採用Hull & White (2004)年所發表的因子相關結構型模型(factor copula approach)。由於因子相關模型在描述違約事件，可降低處理維度，使得計算更容易處理，更方便建立出損失分配，讓評價工作更順利進行。但是，降低維度的便利，卻犧牲了違約時點的動態描述，在因子模型中，我們無法掌握損失分配的期間結構，所以只能處理單一到期日的信用衍生性金融商品。 但市場上逐漸出現具有時間相關性的信用金融商品，例如：遠期生效型信用擔保憑證(Forward-starting CDO)、信用擔保憑證分券選擇權(Option on CDO tranches)、重設型信用擔保憑證等。其中遠期生效契約的特色在於，在生效日之前，標的資產若違約，並不構成損失的發生，只會將此商品從投資標的中剔除。故投資人在生效日之前，受到一層信用保護，所以相較於同天到期的信用擔保憑證，會使遠期契約的信用價差會比較低，可降低發行商的成本。在加上近年來，信用曲線出現越來越陡峭的情形，代表到期日相差越長，報酬差異越大，所以投資較長天期的商品，相對報酬提高較多。而次順位分券信用價差近年來下降許多，不少投資人為了達到報酬目標，轉而投資較長天期的信用投資產品。而且信用曲線過於陡峭，投資人預期未來違約環境會呈現平緩或變佳的趨勢，可以透過購買遠期契約，來獲得投資利潤。 由於我們不想放棄因子相關性結構模型在使用上簡便的優勢，所以試圖將跨期相關因子引入因子模型，將期間之間的相關性考慮進去，讓遠期生效信用擔保憑證的評價工作得以運行。除此之外，我們分析各分券對參數的敏感性，並加以探討其中的經濟意涵，最後以討論遠期信用擔保憑證避險的策略作結。

This thesis investigates the modelling and forecasting of multivariate volatility and dependence in financial time series. The first paper proposes a new model for forecasting changes in the term structure (TS) of interest rates. Using the level, slope and curvature factors of the dynamic Nelson-Siegel model, we build a time-varying copula model for the factor dynamics allowing for departure from the normality assumption typically adopted in TS models. To induce relative immunity to structural breaks, we model and forecast the factor changes and not the factor levels. Using US Treasury yields for the period 1986:3-2010:12, our in-sample analysis indicates model stability and we show statistically significant gains due to allowing for a time-varying dependence structure which permits joint extreme factor movements. Our out-of-sample analysis indicates the model's superior ability to forecast the conditional mean in terms of root mean square error reductions and directional forecast accuracy. The forecast gains are stronger during the recent financial crisis. We also conduct out-of-sample model evaluation based on conditional density forecasts. The second paper introduces a new class of multivariate volatility models that utilizes high-frequency data. We discuss the models' dynamics and highlight their differences from multivariate GARCH models. We also discuss their covariance targeting specification and provide closed-form formulas for multi-step forecasts. Estimation and inference strategies are outlined. Empirical results suggest that the HEAVY model outperforms the multivariate GARCH model out-of-sample, with the gains being particularly significant at short forecast horizons. Forecast gains are obtained for both forecast variances and correlations. The third paper introduces a new class of multivariate volatility models which is easy to estimate using covariance targeting. The key idea is to rotate the returns and then fit them using a BEKK model for the conditional covariance with the identity matrix as the covariance target. The extension to DCC type models is given, enriching this class. We focus primarily on diagonal BEKK and DCC models, and a related parameterisation which imposes common persistence on all elements of the conditional covariance matrix. Inference for these models is computationally attractive, and the asymptotics is standard. The techniques are illustrated using recent data on the S&P 500 ETF and some DJIA stocks, including comparisons to the related orthogonal GARCH models.

In the thesis we perform analysis of systemic risk in the financial and energy sector in Europe. As the econometric tool for estimating dependencies across the subjects we employ factor copula model with GAS dynamics of Oh & Patton (2013b). We apply this model to daily CDS spreads. Based on the estimated results we perform Monte Carlo simulations in order to obtain future values of CDS spreads and measure probability of systemic events. We conclude that substantially higher systemic risk is present within the financial sector. We also find that the most systemic companies from both sectors come from Spain. JEL Classification C53, C55, C58, G17 Keywords Credit Default Swap, Energy Sector, Factor Copula, Financial Sector, Generalized Autore- gressive Score Model, Systemic Risk Author's e-mail matej.nevrla@gmail.com Supervisor's e-mail barunik@fsv.cuni.cz

The present MA thesis is concerned with an English verbonominal construction, which consists of a semantically light verb, in the case of the present thesis have and take, with an eventive object. The construction represents one semantic unit, which is proved by a paraphrase in which the object replaces the whole construction as the verb of the clause without any change of meaning. The construction affects the aspectual features of the verb, which is reflected in Czech translation equivalents. It also allows for easier modification and quantification. The kind of determiner and modifier present has an impact on the Czech counterparts, most importantly on the aspect of the verb. Modifiers usually translate as adverbials or adjectives modifying a syntactic object, if the Czech counterpart is verbonominal. The integration of the English modifiers into the Czech sentence is often problematic. The thesis presents a theoretical survey of information on the topic and provides a linguistic description of 279 examples of the construction obtained through the online corpora InterCorp. The examples are analyzed with respect to determiners, quantifiers and modifiers. This, along with the Czech counterparts, is the basis for conclusions on the influence of the construction on the translation to Czech.

Le but de cette thèse est l'étude de certains aspects d'un marché financier comportant plusieurs actifs risqués et des options écrites sur ces actifs. Dans un premier essai, nous proposons une expression de la distribution implicite du prix d'un actif sous-jacent en fonction du smile de volatilité associé aux options écrites sur cet actif. L'expression obtenue pour la densité implicite prend la forme d'une densité log-normale plus deux termes d'ajustement. La mise en œuvre de ce résultat est ensuite illustrée à travers deux applications pratiques. Dans le deuxième essai, nous obtenons deux caractérisations de l'absence d'opportunité d'arbitrage en termes de fonctions copules. Chacune de ces caractérisations conduit à une méthode de détection des situations d'arbitrage. La première méthode proposée repose sur une propriété particulière des copules de Bernstein. La seconde méthode est valable dans le cas bivarié et tire profit de résultats sur les bornes de Fréchet-Hoeffding en présence d'information additionnelle sur la dépendance. Les résultats de l'utilisation de ces méthodes sur des données empiriques sont présentés. Enfin, dans le troisième essai, nous proposons une approche pour couvrir avec des options sur spread l'exposition au risque de dépendance d'un portefeuille d'options écrites sur deux actifs. L'approche proposée repose sur l'utilisation de deux modèles paramétriques de dépendance que nous introduisons: les copules Power Frank (PF) et Power Student's t (PST). Le fonctionnement et les résultats de l'approche proposée sont illustrés dans une étude numérique. / This thesis is dedicated to the study of a market with several risky assets and options written on these assets. In a first essay, we express the implied distribution of an underlying asset price as a function of its options implied volatility smile. For the density, the obtained expression has the form of a log-normal density plus two adjustment terms. We then explain how to use these results and develop practical applications. In a first application we value a portfolio of digital options and in another application we fit a parametric distribution. In the second essay, we propose a twofold characterization of the absence of arbitrage opportunity in terms of copula functions. We then propose two detection methods. The first method relies on a particular property of Bernstein copulas. The second method, valid only in the case of a market with two risky assets, is based upon results on improved Fréchet-Hoeffding bounds in presence of additional information about the dependence. We also present results obtained with the proposed methods applied to empirical data. Finally, in the third essay, we develop an approach to hedge, with spread options, an exposure to dependence risk for a portfolio comprising two-asset options. The approach we propose is based on two parametric models of dependence that we introduce. These dependence models are copulas functions named Power Frank (PF) and Power Student's t (PST). The results obtained with the proposed approach are detailed in a numerical study.

Le premier volet de cette thèse traite de l’évaluation du risque de crédit. Après un chapitre introductif offrant une synthèse technique des modèles de risque, nous nous intéressons à la modélisation de la dépendance entre les risques de défaut par les copules qui permettent de mieux fonder les mesures du risque de crédit. Ces dernières assurent une description intégrale de la structure de dépendance et ont l’avantage d’exprimer la distribution jointe en termes des distributions marginales. Nous les appréhendons en termes probabilistes telles qu’elles sont désormais familières, mais également selon des perspectives algébriques, démarche à certains égards plus englobante que l’approche probabiliste. Ensuite, nous proposons un modèle général de pricing des dérivés de crédit inspiré des travaux de Cherubini et Luciano (2003) et de Luciano (2003). Nous évaluons un Credit Default Swap « vulnérable », comprenant un risque de contrepartie. Nous y intégrons la Credit Valuation Adjustment (CVA)préconisée par Bâle III pour optimiser l’allocation du capital économique. Nous reprenons la représentation générale de pricing établie par Sorensen et Bollier (1994) et contrairement aux travaux cités ci-dessus, le paiement de protection ne survient pas forcément à l’échéance du contrat. La dépendance entre le risque de contrepartie et celui de l’entité de référence est approchée par les copules. Nous examinons la vulnérabilité du CDS pour des cas de dépendance extrêmes grâce à un choix de copule mixte combinant des copules usuelles « extrêmes ». En variant le rho de Spearman, la copule mixte balaie un large spectre de dépendances, tout en assurant des closed form prices. Le modèle qui en résulte est adapté aux pratiques du marché et facile à calibrer.Nous en fournissons une application numérique. Nous mettons ensuite en évidence le rôle des dérivés de crédit en tant qu’instruments de couvertures mais aussi comme facteurs de risque, accusés d’être à l’origine de la crise des subprime. Enfin, nous analysons cette dernière ainsi que celle des dettes souveraines, héritant également de l’effondrement du marché immobilier américain. Nous proposons à la suite une étude de soutenabilité de la dette publique des pays périphériques surendettés de la zone euro à l’horizon 2016. / The first part of this thesis deals with the valuation of credit risk. After an introductory chapter providing a technical synthesis of risk models, we model the dependence between default risks with the copula that helps enhancing credit risk measures. This technical tool provides a full description of the dependence structure; one could exploit the possibility of writing any joint distribution function as a copula, taking as arguments the marginal distributions. We approach copulas in probabilistic terms as they are familiar nowadays, then with an algebraic approach which is more inclusive than the probabilistic one. Afterwards, we present a general credit derivative pricing model based on Cherubini and Luciano (2003) and Luciano (2003). We price a “vulnerable”Credit Default Swap, taking into account a counterparty risk. We consider theCredit Valuation Adjustment (CVA) advocated by Basel III to optimize theeconomic capital allocation. We recover the general representation of aproduct with counterparty risk which goes back to Sorensen and Bollier (1994)and differently from the papers mentioned above, the payment of protectiondoes not occur necessarily at the end of the contract. We approach the dependence between counterparty risk and the reference credit’s one with the copula. We study the sensitivity of the CDS in extreme dependence cases with a mixture copula defined in terms of the “extreme” ones. By varying the Spearman’s rho, one can explore the whole range of positive and negative association. Furthermore, the mixture copula provides closed form prices. Our model is then closer to the market practice and easy to implement. Later on, we provide an application on credit market data. Then, we highlight the role of credit derivatives as hedging instruments and as risk factors as well since they are accused to be responsible for the subprime crisis. Finally, we analyze the subprime crisis and the sovereign debt crisis which arose from the U.S. mortgage market collapse as well. We then study the public debt sustainability of the heavily indebted peripheral countries of the eurozone by 2016.

Il s’agit d’une thèse sur le traité De duobus communissimis principiis scientiarum de Gérard Odon (vers 1320). Dans la première partie, nous faisons l’analyse du texte en nous centrant sur la notion d’« ens tertio adiacens ». Il s’agit de l’étant signifié par la totalité de la proposition et son vérifacteur ; il est univoquement comment à l’ens reale et à l’ens rationis et pour cette raison Odon l’identifie au sujet des principes de non-contradiction et du tiers exclu. L’ens tertio adiacens correspond aussi au premier objet adéquat de l’intellect et au sujet de la logique, entendue comme la science première. Dans la deuxième partie, nous plaçons Odon dans deux débats historiographiques : celui du réalisme propositionnel (à côté de Walter Burley, Grégoire de Rimini et Jean Wyclif) et celui des avancements de la doctrine des surtranscendantaux (à côté de Nicolas Bonet, François de la Marche et d’autres), lequel émerge de la distinction des deux sens de « res » chez Henri de Gand et ensuite chez Duns Scot. / This thesis deals with Geraldus Odonis’ treatise De duobos communissimis principiis scientiarum (ca. 1320). In the first part, we analyze the text by focusing on the concept of "ens tertio adiacens". It is the being signified by the totality of the proposition and its truthmaker; it is univocally common to ens reale and ens rationis, for this reason Odonis identifies it to the subject of the principle of non-contradiction and the principle of excluded middle. The ens tertio adiacens also corresponds to the first adequate object of the intellect and to the subject of logic, which is understood as the first science. In the second part, we place Odonis in two historiographical debates: the propositional realism (alongside Walter Burley, Gregory of Rimini and John Wyclif) and the advancements of the doctrine of supertranscendentals (alongside Nicolas Bonetus, Francis of Marchia and others), which emerges from the distinction between the two senses of "res" in Henry of Ghent and in Duns Scotus .

Il est bien connu que les lois marginales d'un vecteur aléatoire ne susent pas à caractériser sa distribution. Lorsque les lois marginales du vecteur aléatoire sont continues, le théorème de Sklar garantit l'existence et l'unicité d'une fonction appelée copule, caractérisant la dépendance entre les composantes du vecteur. La loi du vecteur aléatoire est parfaitement dénie par la donnée des lois marginales et de la copule. Dans ce travail de thèse, nous proposons deux tests non paramétriques de détection de ruptures dans la distribution d'observations multivariées, particulièrement sensibles à des changements dans la copule des observations. Ils améliorent tous deux des propositions récentes et donnent lieu à des tests plus puissants que leurs prédécesseurs pour des classes d'alternatives pertinentes. Des simulations de Monte Carlo illustrent les performances de ces tests sur des échantillons de taille modérée. Le premier test est fondé sur une statistique à la Cramér-von Mises construite à partir du processus de copule empirique séquentiel. Une procédure de rééchantillonnage à base de multiplicateurs est proposée pour la statistique de test ; sa validité asymptotique sous l'hypothèse nulle est démontrée sous des conditions de mélange fort sur les données. Le second test se focalise sur la détection d'un changement dans le rho de Spearman multivarié des observations. Bien que moins général, il présente de meilleurs résultats en terme de puissance que le premier test pour les alternatives caractérisées par un changement dans le rho de Spearman. Deux stratégies de calcul de la valeur p sont comparées théoriquement et empiriquement : l'une utilise un rééchantillonnage de la statistique, l'autre est fondée sur une estimation de la loi limite de la statistique de test. / It is very well-known that the marginal distributions of a random vector do not characterize the distribution of the random vector. When the marginal distributions are continuous, the work of Sklar ensures the existence and uniqueness of a function called copula which can be regarded as capturing the dependence between the components of the random vector. The cumulative distribution function of the vector can then be rewritten using only the copula and the marginal cumulative distribution functions. In this work, we propose two non-parametric tests for change-point detection, particularly sensitive to changes in the copula of multivariate time series. They improve on recent propositions and are more powerful for relevant alternatives involving a change in the copula. The finite-sample behavior of these tests is investigated through Monte Carlo experiments. The first test is based on a Cramér-von Mises statistic and on the sequential empirical copula process. A multiplier resampling scheme is suggested and its asymptotic validity under the null hypothesis is demonstrated under strong mixing conditions. The second test focuses on the detection of a change in Spearman's rho. Monte Carlo simulations reveal that this test is more powerful than the first test for alternatives characterized by a change in Spearman's rho. Two approaches to compute approximate p-values for the test are studied empirically and theoretically. The first one is based on resampling, the second one consists of estimating the asymptotic null distribution of the test statictic.

在市場上最常被用來評價抵押債務債券(Collateralized Debt Obligation, CDO)的分析方法即為應用大樣本同質性資產組合(Large Homogeneous Portfolio, LHP)假設之單因子關聯結構模型(One Factor Copula Model)。由過去文獻指出，自2008年起，抵押債務債券的商品結構已漸漸出現改變，而目前所延伸之各種單因子關聯結構模型在新型商品的評價結果中皆仍有改善空間。 在本文中使用標準化偏斜Student-t分配(Standardized Skew Student-t distribution, SSTD)取代傳統的高斯分配進行抵押債務債券之分券的評價，此分配擁有控制分配偏態與峰態的參數。但是與Student-t分配相同，SSTD同樣不具備穩定的摺積(convolution)性質，因此在評價過程中會額外消耗部分時間。而在實證分析中，以單因子SSTD關聯結構模型評價擔保債務債券新型商品之分券時得到了較佳的結果，並且比單因子高斯關聯結構模型擁有更多參數以符合實際需求。 / The most widely used method for pricing collateralized debt obligation(CDO) is the one factor copula model with Large Homogeneous Portfolio assumption. Based on the literature of discussing, the structure of CDO had been changed gradually since 2008. The effects for pricing new type CDO tranches in the current extended one factor copula models are still improvable. In this article, we substitute the Gaussian distribution with the Standardized Skew Student-t distribution(SSTD) for pricing CDO tranches, and it has the features of heavy-tail and skewness. However, similar to the Student-t distribution, the SSTD is not stable under convolution as well. For this reason, it takes extra time in the pricing process. The empirical analysis shows that the one factor SSTD copula model has a good effect for pricing new type CDO tranches, and furthermore it brings more flexibility to the one factor Gaussian copula model.