Cette thèse analyse comment les fluctuations du prix du pétrole affectent les économies des pays exportateurs de produits de base. Plus précisément, l'objectif de cette thèse est d'étudier les impacts macroéconomiques, financiers et environnementaux des fluctuations des prix du pétrole, en accordant une attention particulière à l'hypothèse de la monnaie du pétrole. À cette fin, cette thèse se compose de trois chapitres. Les premier et deuxième chapitres portent sur le taux de change réel des devises de plusieurs pays exportateurs de pétrole. Le troisième chapitre explore les liens entre le prix des biocarburants et le compte courant des pays émergents et en développement exportant ou important des matières premières agricoles contrôlant l'effet non linéaire potentiel exercé par le prix du pétrole sur cette relation. Ces chapitres montrent que si le prix du pétrole a un effet macroéconomique sur les économies exportatrices de pétrole et les pays exportateurs de produits agricoles, son impact varie d'un pays à l'autre et il n'y a pas de règle unique pour décrire le fonctionnement de ces économies. / This thesis analyzes how fluctuations in the price of oil affect the economies of commodity exporting countries. More specifically, the aim of this thesis is to investigate the macroeconomic, financial and environmental impacts of oil price fluctuations, by paying particular attention to the oil currency hypothesis. To this end, this thesis is composed of three chapters. The first and second chapters deal with the real exchange rate of the currencies of several oil exporting countries. The third chapter explores the links between the price of biofuels and the current account of emerging and developing countries exporting or importing agricultural raw materials controlling for the potential nonlinear effect exerted by the price of oil on this relationship. Altogether these chapters show that while the price of oil has a macroeconomic effect on oil exporting and agricultural commodities exporting countries, its impact varies across countries and there is no one fits all rule.

Les relations entre variables macroéconomiques et prix du pétrole suscitent depuis de nombreuses années un fort intérêt de la part des économistes. Ces interactions dépendent non seulement des variables retenues, mais aussi de l’horizon temporel considéré. L’objet de cette thèse est ainsi d’étudier les relations entre le prix du pétrole et diverses variables macroéconomiques et financières en considérant des horizons temporels différents et en mobilisant diverses méthodologies économétriques complémentaires. Après avoir effectué un rappel historique sur l’industrie pétrolière depuis 1860, nous étudions les relations entre le prix du pétrole et le comportement des pays membres de l’Organisation des Pays Exportateurs de Pétrole en recourant aux techniques de séries temporelles et des données de panel. Par la suite, l’estimation de modèles VAR à paramètres temporels variables nous permet d’étudier l’impact du taux de change du dollar américain sur le prix du Brent. Enfin, nous analysons les mouvements joints entre prix des matières premières et prix du pétrole par le recours à l’économétrie des données de panel non stationnaires. / The relationships between macroeconomic variables and oil prices have deserved a great interest in the economic literature. Those interactions depend on both the retained variables and the time horizon considered. The aim of the PhD is to study the relationships between oil price and various macroeconomic and financial variables by considering different time horizons as well as various econometric procedures. After reminding the oil industry evolution since 1860, we study the relationships between oil price and the production behavior of the Organization of Petroleum Exporting Countries, using both time series and panel data tools. Then, an analysis with time-varying parameters VAR models is implemented, regarding the impact of the USD exchange rate on the Brent price. Lastly, we study the co-movements between oil and commodity prices, using non stationary panel data methodology.

L’objectif de la thèse est d’étudier le lien entre le prix du pétrole et les performances macroéconomiques dans les pays exportateurs de pétrole. En adoptant une perspective d’économétrie appliquée, nous recourons à plusieurs techniques récentes de l’économétrie des données de panel. Pour cela trois thèmes sont envisagés. Nous identifions d’abord les fondamentaux de la croissance économique dans ces pays exportateurs de pétrole. En tenant compte du caractère dynamique de la croissance, nos résultats mettent en avant le rôle clé de la rente pétrolière dans l’explication de la croissance économique de ces pays. L’étude des interactions met en évidence qu’à court terme, un choc pétrolier positif améliore le compte courant et bénéficie à la croissance économique mais entraîne aussi une appréciation du taux de change dans les pays exportateurs de pétrole. Pour ce qui concerne les interactions hors prix du pétrole, celles-ci sont limitées. Nous montrons ensuite que les fondamentaux du taux de change effectif réel des pays exportateurs de pétrole reposent principalement sur les termes de l’échange, la productivité relative et les dépenses publiques. L’examen des mésalignements de change montre l’existence d’une forte hétérogénéité entre les pays étudiés. Nous montrons que le régime de change fixe est plus approprié pour diminuer l’ampleur des mésalignements dans les pays exportateurs de pétrole. / The aim of the thesis is to study the link between oil prices and macroeconomic performances in oil exporting countries. Adopting an applied econometrics approach, we use recent techniques of panel data econometrics. For this, three themes are envisaged. We identify first the main determinants of economic growth of these countries. Considering the dynamic nature of growth, our results highlight the key role of the oil rent in explaining economic growth in these countries. The study of macroeconomic interactions highlights that, in the short term, a positive oil price shock improves the current account and boosts economic growth but also leads to an appreciation of the exchange rate in oil exporting countries. Regarding the interaction between macroeconomic variables excluding oil prices, we find that they are relatively weak. We then show that the fundamentals of the real effective exchange rates in oil exporting countries are mainly the terms of trade, the relative productivity and government expenditures. The study of exchange rate misalignments shows the existence of a strong heterogeneity among the countries studied. However, our investigations highlight the key role of exchange rate regimes in explaining the magnitude of these exchange rates misalignments. In particular, we show that the fixed exchange rate regime is more appropriate to reduce the magnitude of the exchange rate misalignments in oil-exporting countries.

Cette thèse traite la contribution des méthodes d'ondelettes sur la modélisation des séries temporelles économiques et financières et se compose de deux parties: une partie univariée et une partie multivariée. Dans la première partie (chapitres 2 et 3), nous adoptons le cas univarié. Premièrement, nous examinons la classe des processus longue mémoire non-stationnaires. Une étude de simulation a été effectuée afin de comparer la performance de certaines méthodes d'estimation semi-paramétrique du paramètre d'intégration fractionnaire. Nous examinons aussi la mémoire longue dans la volatilité en utilisant des modèles FIGARCH pour les données de l'énergie. Les résultats montrent que la méthode d'estimation Exact Local Whittle de Shimotsu et Phillips [2005] est la meilleure méthode de détection de longue mémoire et la volatilité du pétrole exhibe une forte évidence de phénomène de mémoire longue. Ensuite, nous analysons le risque de marché des séries de rendements univariées de marchés boursier, qui est mesurée par le risque systématique (bêta) à différents horizons temporels. Les résultats montrent que le Bêta n'est pas stable, en raison de multi-trading stratégies des investisseurs. Les résultats basés sur l'analyse montrent que le risque mesuré par la VaR est plus concentrée aux plus hautes fréquences. La deuxième partie (chapitres 4 et 5) traite l'estimation de la variance et la corrélation conditionnelle des séries temporelles multivariées. Nous considérons deux classes de séries temporelles: les séries temporelles stationnaires (rendements) et les séries temporelles non-stationnaires (séries en niveaux). / This thesis deals with the contribution of wavelet methods on modeling economic and financial time series and consists of two parts: the univariate time series and multivariate time series. In the first part (chapters 2 and 3), we adopt univariate case. First, we examine the class of non-stationary long memory processes. A simulation study is carried out in order to compare the performance of some semi-parametric estimation methods for fractional differencing parameter. We also examine the long memory in volatility using FIGARCH models to model energy data. Results show that the Exact local Whittle estimation method of Shimotsu and Phillips [2005] is the better one and the oil volatility exhibit strong evidence of long memory. Next, we analyze the market risk of univariate stock market returns which is measured by systematic risk (beta) at different time horizons. Results show that beta is not stable, due to multi-trading strategies of investors. Results based on VaR analysis show that risk is more concentrated at higher frequency. The second part (chapters 4 and 5) deals with estimation of the conditional variance and correlation of multivariate time series. We consider two classes of time series: the stationary time series (returns) and the non-stationary time series (levels). We develop a novel approach, which combines wavelet multi-resolution analysis and multivariate GARCH models, i.e. the wavelet-based multivariate GARCH approach. However, to evaluate the volatility forecasts we compare the performance of several multivariate models using some criteria, such as loss functions, VaR estimation and hedging strategies.