La volatilité boursière joue un rôle central en finance. Elle intervient dans une multitude de décisions telles que le choix de portefeuille et sa diversification, la gestion du risque financier et l'évaluation des contrats financiers dérivés. Connue comme étant l'une des principales mesures de risque, la volatilité a suscité l'intérêt des chercheurs qui visent, notamment, à l'estimer et expliquer son évolution. Plusieurs résultats révèlent que la volatilité se caractérise, entre autres, par ses variations asymétriques (Avramov, Chordia et Goyal, 2006; Mele, 2007; Shamila, Shambora et Rossiter , 2009; etc.). Cette asymétrie veut que pour la même variation absolue du rendement, la hausse de la volatilité due à la variation négative dépasse sa baisse résultant de la variation positive. La contribution de cette thèse, composée de trois essais, consiste à proposer un modèle permettant de refléter au mieux les variations asymétriques de la volatilité et caractériser la prime de risque qui s'y rattache. Dans le premier essai, nous couvrons, en général, les principaux écrits majeurs, notamment récents, sur la volatilité boursière. En particulier, nous vulgarisons d'abord le concept de la volatilité comme mesure de risque où nous distinguons, d'une part, entre risque et incertitude et d'autre part entre risque existant et risque perçu. Puis, nous présentons les résultats marquants sur ses composantes (systématique et spécifique) en contexte des modèles classiques (de marché, CAPM). Ensuite, nous discutons de l'effet du marché d'options sur la volatilité boursière. Notre intérêt à cet effet se justifie par la croissance grandissante du volume des transactions sur les marchés des options depuis la création en 1973 du marché standardisé des options à Chicago (CBOE). Finalement, nous synthétisons les acquis en matière d'estimation de volatilité et faisons un tour critique des principales classes de modèles servant à en décrire l'évolution où des modèles représentatifs de chaque classe sont caractérisés tant dans leurs hypothèses et leurs dynamiques que dans leur performance au niveau des tests subis. Dans le deuxième essai, nous proposons un modèle à volatilité stochastique où l'asymétrie de la volatilité résulte de deux effets : l'effet de levier financier et l'effet rétroactif (ou effet feedback). Notre modèle suppose que, pour une firme donnée, la volatilité de son rendement boursier dépend et de la variabilité de sa valeur marchande (reflet de son risque d'exploitation) et de son levier financier (reflet de son risque financier). Nous recourons au filtrage particulaire, technique attribuée à Gordon, Salmond et Smith (1993), pour tester notre modèle en considérant son caractère non linéaire. Notre étude empirique est menée avec un échantillon de 332 firmes américaines non financières à données journalières. Elle porte sur la période qui s'étend du 2 janvier 1996 au 31 décembre 2008. Les résultats montrent que l'inclusion de la variation du levier financier dans le processus de la volatilité permet d'améliorer la performance de prédiction du modèle. Ils révèlent également que l'asymétrie de la volatilité résulte, notamment, de l'effet rétroactif en périodes d'instabilité. Par contre, son ampleur dépend du niveau du levier financier en périodes de stabilité. Dans le troisième essai, nous caractérisons la prime de risque de la volatilité asymétrique ainsi que les facteurs qui expliquent ses variations. En utilisant les prix d'options (d'achat et de vente) sur l'indice américain S&P 100, pour la période qui s'étend du 3 janvier 2006 au 18 décembre 2010, nous trouvons que cette prime est, en moyenne, négative. Cela transparaît d'ailleurs doublement, et dans l'écart significatif entre la volatilité implicite dans les prix d'options et la volatilité instantanée du S&P 100, et dans le rendement moyen négatif des portefeuilles de réplication jugés sûrs à risque près, celui de la volatilité. De plus, la prime de risque de la volatilité asymétrique s'avère changeante et dépend du niveau de la volatilité et de l'échéance des options vu que la sous-performance des portefeuilles de réplication augmente en périodes de volatilité accrue, surtout pour les portefeuilles formés avec des options à longue échéance. Également, les résultats dévoilent une asymétrie dans la variation de cette prime voulant qu'en valeur absolue sa hausse due à une volatilité élevée dépasse généralement sa baisse résultant d'une relative stabilité du marché. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : risque, volatilité boursière, variation asymétrique, effet de levier financier, effet rétroactif, filtrage particulaire, prime de risque de la volatilité.

L'objectif de la thèse est de montrer l'importance et l'utilité de la théorie mathématique que les copules apportent à la finance de marché. La motivation première de ces applications réside dans le fait que les comportements des rendements conjoints des marchés financiers s'éloignent de la normalité. Ainsi les méthodes statistiques traditionnelles, reposant sur cette hypothèse, ne peuvent pas être appliquées à la finance de marché. Dans cc document, avec l'aide des copules nous apportons un éclairage nouveau sur les comportements conjoints et des mesures de corrélations entre les marchés. Les copules sont des outils mathématiques puissants qui remédient aux lacunes laissées par les mesures traditionnelles de corrélations et de risque. Les copules reposent sur un cadre mathématique formel qui en permet l'application. Nous montrons aussi que les copules sont utilisées pour explorer la dépendance entre les rendements des actifs d'un portefeuille. Elles trouvent application à la valorisation de titres dont les valeurs marchandes dépendent de plusieurs actifs financiers, par exemple une option de type européen sur plusieurs actifs sous-jacents. Nous montrons aussi leurs utilités comme outils de mesure de diversification d'un portefeuille avec l'ajout de un ou plusieurs fonds de couverture. Finalement, nous exposons comment la théorie des copules vient en aide aux gestionnaires d'actifs d'une caisse de retraite dans le choix des titres et la composition d'un portefeuille. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Copules elliptiques, Copules archimédiennes, Copules hiérarchiques, Distributions marginales, Fonctions de dépendance, Chi-plots, Tau de Kendall, Rho de Pearson, Corrélations de rangs, Valorisation d'options-plusieurs sous-jacents, Fonds de couverture.