Dans le contexte de l’augmentation de la part de la production énergétique provenant de sources renouvelables imprévisibles, les prix de l’électricité sont plus volatiles que jamais. Cette volatilité rend la prévision des prix plus difficile mais en même temps de plus grande valeur. Dans cette recherche, une analyse comparative de 8 modèles de prévision est effectuée sur la tâche de prédire les prix de gros de l’électricité du lendemain en France, en Allemagne, en Belgique et aux Pays-Bas. La méthodologie utilisée pour produire les prévisions est expliquée en détail. Les différences de précision des prévisions entre les modèles sont testées pour leur signification statistique. La méthode de gradient boosting a produit les prévisions les plus précises, suivi de près par une méthode d’ensemble. / In the context of the increase in the fraction of power generation coming from unpredictable renewable sources, electricity prices are as volatile as ever. This volatility makes forecasting future prices more difficult yet more valuable. In this research, a benchmark of 8 forecasting models is conducted on the task of predicting day-ahead wholesale electricity prices in France, Germany, Belgium and the Netherlands. The methodology used to produce the forecasts is explained in detail. The differences in forecast accuracy between the models are tested for statistical significance. Gradient boosting produced the most accurate forecasts, closely followed by an ensemble method.

Le secteur automobile est de plus en plus dépendant aux matières plastiques dont le niveau et la volatilité des prix ont fortement augmenté au cours des dix dernières années, sous l’effet supposé des variations du prix du pétrole qui est le principal input nécessaire à leur fabrication. La thèse vise à fournir des outils économétriques permettant d’analyser et gérer le risque de variations des prix des principales matières plastiques utilisées dans l’industrie automobile. À l’aide des méthodologies de cointégration, nous montrons que les relations d’équilibre de long terme et les dynamiques de court terme mettent en évidence un mécanisme de transmission des variations des coûts de production sur le prix des plastiques situés en aval du processus productif. L’existence de relations de cointégration significatives entre les prix pétrochimiques et pétroliers justifie l’élaboration de stratégies de couverture contre les variations des coûts de production et l’estimation de modèles à correction d’erreur qui permettent d’affiner les prévisions des prix. / The automotive industry is increasingly dependent on plastic materials whose price level and volatility have risen sharply over the past decade due to the assumed effect of fluctuations in crude oil prices, which is the key feedstock in the production of final products such as plastics. This thesis aims to provide econometric tools to analyze, understand, and manage the risk of price volatility of major plastics materials consumed in the automotive industry. Using the cointegration methodology, we show that long-term equilibrium relationship and short-term dynamics reveal the transmission mechanism of input prices changes from the upstream market to the prices of plastics materials on the downstream market. The significant cointegration relationships between petrochemical and crude oil prices justify the development of hedging strategies against inputs prices fluctuation and the estimation of error correction models that should produce better prices forecast.