Cette thèse comporte plusieurs procédures d'estimation non-paramétrique de densité de probabilité.Dans chaque cas les variables d'intérêt ne sont pas observées directement, ce qui est une difficulté majeure.La première partie traite un modèle linéaire mixte où des observations répétées sont disponibles.La deuxième partie s'intéresse aux modèles d'équations différentielles stochastiques à effets aléatoires. Plusieurs trajectoires sont observées en temps continu sur un intervalle de temps commun.La troisième partie se place dans un contexte de bruit multiplicatif.Les différentes parties de cette thèse sont reliées par un contexte commun de problème inverse et par une problématique commune: l'estimation de la densité d'une variable cachée. Dans les deux premières parties la densité d'un ou plusieurs effets aléatoires est estimée. Dans la troisième partie il s'agit de reconstruire la densité de la variable d'origine à partir d'observations bruitées.Différentes méthodes d'estimation globale sont utilisées pour construire des estimateurs performants: estimateurs à noyau, estimateurs par projection ou estimateurs construits par déconvolution.La sélection de paramètres mène à des estimateurs adaptatifs et les risques quadratiques intégrés sont majorés grâce à une inégalité de concentration de Talagrand. Une étude sur simulations de chaque estimateur illustre leurs performances. Un jeu de données neuronales est étudié grâce aux procédures mises en place pour les équations différentielles stochastiques. / This thesis contains several nonparametric estimation procedures of a probability density function.In each case, the main difficulty lies in the fact that the variables of interest are not directly observed.The first part deals with a mixed linear model for which repeated observations are available.The second part focuses on stochastic differential equations with random effects. Many trajectories are observed continuously on the same time interval.The third part is in a full multiplicative noise framework.The parts of the thesis are connected by the same context of inverse problems and by a common problematic: the estimation of the density function of a hidden variable.In the first two parts the density of one or two random effects is estimated. In the third part the goal is to rebuild the density of the original variable from the noisy observations.Different global methods are used and lead to well competitive estimators: kernel estimators, projection estimators or estimators built from deconvolution.Parameter selection gives adaptive estimators and the integrated risks are bounded using a Talagrand concentration inequality.A simulation study for each proposed estimator highlights their performances.A neuronal dataset is investigated with the new procedures for stochastic differential equations developed in this work.

V předložené práci je definována stochastická diferenciální rovnice a jsou uvedeny její základní vlastnosti. Stochastické diferenciální rovnice se používají k popisu fyzikálních jevů, které jsou ovlivněny i náhodnými vlivy. Řešením stochastického modelu je náhodný proces. Cílem analýzy náhodných procesů je konstrukce vhodného modelu, který umožní porozumět mechanismům, na jejichž základech jsou generována sledovaná data. Znalost modelu také umožňuje předvídání budoucnosti a je tak možné kontrolovat a optimalizovat činnost daného systému. V práci je nejdříve definován pravděpodobnostní prostor a Wienerův proces. Na tomto základě je definována stochastická diferenciální rovnice a jsou uvedeny její základní vlastnosti. Závěrečná část práce obsahuje příklad ilustrující použití stochastických diferenciálních rovnic v praxi.

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This thesis investigated Stochastic Runge–Kutta Lawson (SRKL) schemes and their application to the Heston model. Two distinct SRKL discretization methods were used to simulate a single asset’s dynamics under the Heston model, notably the Euler–Maruyama and Midpoint schemes. Additionally, standard Monte Carlo and variance reduction techniques were implemented. European and Asian option prices were estimated and compared with a benchmark value regarding accuracy, effectiveness, and computational complexity. Findings showed that the SRKL Euler–Maruyama schemes exhibited promise in enhancing the price for simple and path-dependent options. Consequently, integrating SRKL numerical methods into option valuation provides notable advantages by addressing challenges posed by the Heston model’s SDEs. Given the limited scope of this research topic, it is imperative to conduct further studies to understand the use of SRKL schemes within other models.

Der erste Teil der Arbeit beschreibt eine Methode, Auszahlungen zu bewerten, die einem auf dem Finanzmarkt nicht absicherbaren Risiken ausgesetzt sind. Im zweiten Teil berechnen wir den maximalen Nutzen und optimale Handelsstrategien auf unvollständigen Märkten mit Hilfe von stochastischen Rückwärtsgleichungen. Wir betrachten Händler, deren Einkommen einer externen Risikoquelle ausgesetzt sind. Diese vervollständigen den Markt, indem sie entweder einen Bond schaffen oder gegenseitig Verträge schliessen. Eine andere Moeglichkeit ist eine Anleihe, die von einer Versicherung herausgegeben wird. Die Risikoquellen, die wir in Betracht ziehen, können Versicherungs-, Wetter-oder Klimarisiko sein. Aktienpreise sind exogen gegeben. Wir berechnen Preise für die zusätzlichen Anlagen so dass Angebot und Nachfrage dafür gleich sind. Wir haben partielle Markträumung. Die Präferenzen der Händler sind durch erwarteten Nutzen gegeben. In Kapitel 2 bis Kapitel 4 haben die Händler exponentielle Nutzenfunktionen. Um den Gleichgewichtspreis zu finden, wenden wir stochastische Rückwärtsgleichungen an. In Kapitel 5 beschreiben wir ein Einperiodenmodell mit Nutzenfunktionen, die die Inada-Bedingungen erfüllen. Der zweite Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit dem robusten Nutzenmaximierungsproblem auf einem unvollständigen Finanzmarkt. Entweder das Wahrscheinlichkeitsmass oder die Koeffizienten des Aktienmarktes sind ungewiss. Die Lösung der Rückwärtsgleichung beschreibt die nutzenmaximierende Handelsstrategie und das Wahrscheinlichkeitsmass, das in der Auswertung des robusten Nutzens benutzt wird. Für die exponentielle Nutzenfunktion berechnen wir Nutzenindifferenzpreise. Ausserdem wenden wir diese Techniken auf die Maximierung des erwarteten Nutzens bezüglich eines festen Wahrscheinlichkeitsmasses an. Dafür betrachten wir abgeschlossene, im allgemeinen nicht konvexe zulässige Mengen für die Handelsstrategien. / The first part of the thesis proposes a method to find prices and hedging strategies for risky claims exposed to a risk factor that is not hedgeable on a financial market. In the second part we calculate the maximal utility and optimal trading strategies on incomplete markets using Backward Stochastic Differential Equations. We consider agents with incomes exposed to a non-hedgeable external source of risk by creating either a bond or by signing contracts. The sources of risk we think of may be insurance, weather or climate risk. Stock prices are seen as exogenuosly given. We calculate prices for the additional securities such that supply is equal to demand, the market clears partially. The preferences of the agents are described by expected utility. In Chapter 2 through Chapter 4 the agents use exponential utility functions, the model is placed in a Brownian filtration. In order to find the equilibrium price, we use Backward Stochastic Differential Equations. Chapter 5 provides a one--period model where the agents use utility functions satisfying the Inada condition. The second part of this thesis considers the robust utility maximization problem on an incomplete financial market. Either the probability measure or drift and volatility of the stock price process are uncertain. We apply a martingale argument and solve a saddle point problem. The solution of a Backward Stochastic Differential Equation describes the maximizing trading strategy as well as the probability measure that is used in the robust utility. We consider the exponential, the power and the logarithmic utility functions. For the exponential utility function we calculate utility indifference prices of not perfectly hedgeable claims. Finally, we maximize the expected utility with respect to a single probability measure. We apply a martingale argument and solve maximization problems. This allows us to consider closed, in general non--convex constraints on the values of trading strategies.

Für zufällige dynamische Systeme mit stetiger Zeit existieren zwei wichtige Klassen von Generatoren: Zum einen stationäre zufällige ifferentialgleichungen, i.e. gewöhnliche Differentialgleichungen, die von einem stationärer zufälligen Vektorfeld getrieben werden, und zum anderen stochastische Stratonovichdifferentialgleichungen mit weißem Rauschen. Während die erste Klasse sich gut in den ergodentheoretischen Rahmen der Theorie der zufälligen dynamischen Systeme einfügt, widersetzte sich die zweite Klasse lange Zeit der dynamischen Untersuchung aufgrund des "Konflikts zwischen Ergodentheorie und stochastischer Analysis". In dieser Arbeit wird gezeigt, daß beide Klassen von zufälligen dynamischen Systemen nicht wesentlich verschieden sind, genauer: Zu jeder stochastischen Stratonovichdifferentialgleichung mit weißem Rauschen (unter den üblichen Regularitätsforderungen an die Vektorfelder, die die Existenz von Flüssen garantieren) existiert eine stationäre zufällige Differentialgleichung derart, daß die erzeugten zufälligen dynamischen Systeme konjugiert sind. Als Anwendung wird eine Version des lokalen Linearisierungssatzes von Hartman/Grobman für stochastische Stratonovichdifferentialgleichungen bewiesen. / For continuous time random dynamical systems there exist two important classes of generators: on the one hand stationary random differential quations, i.e. ordinary differential equations driven by a stationary random vector field, and on the other hand stochastic Stratonovich differential equations with white noise. While the first class fits well into the framework of the theory of random dynamical systems, the second class resisted for a long time the dynamical investigation due to the "conflict between ergodic theory and stochastic analysis". The main result of this thesis is that both classes of random dynamical systems are not essentially distinct, more precisely: For each stochastic Stratonovich differential equation with white noise (under usual regularity assumptions) there exists a stationary random differential equation such that the corresponding random dynamical systems are conjugate. As an application a version of the local Hartman/Grobman theorem for stochastic differential equations is proved.

Ce travail, à la frontière de l’analyse et des probabilités, s’intéresse à l’étude de systèmes différentiels a priori mal posés. Nous cherchons, grâce à des techniques issues de la théorie des chemins rugueux et de l’étude trajectorielle des processus stochastiques, à donner un sens à de tels systèmes puis à les résoudre, tout en montrant que les notions proposées ici étendent bien les notions classiques de solutions. Cette thèse se décompose en trois chapitres. Le premier traite des systèmes différentiels ordinaires perturbés additivement par des processus irréguliers éventuellement stochastiques ainsi que des effets de régularisation de tels processus. Le deuxième chapitre concerne l’équation de transport linéaire perturbée multiplicativement par des chemins rugueux ; enfin, le dernier chapitre s’intéresse à une équation de la chaleur non linéaire perturbée par un bruit blanc espace-temps, l’équation de quantisation stochastique phi4 en dimension 3. / In this work we investigate a priori ill-posed differential systems from an analytic and probabilistic point of view. Thanks to technics inspired by the rough path theory and pathwise study of stochastic processes, we want to define those ill-posed systems and then study them. The first chapter of this thesis is related to ordinary differential equations perturbed by some irregular (stochastic) processes and the effects induced by the regularization of such processes. The second chapter deals with the linear transport equation multiplicatively perturbed by a rough path. Finally, in the last chapter we investigate the stochastic quantization equation Phi4 in three dimensions.

This thesis is devoted to the study of the applications of the error theory using Dirichlet forms. Our work is split into three parts. The first one deals with the models described by stochastic differential equations. After a short technical chapter, an innovative model for order books is proposed. We assume that the bid-ask spread is not an imperfection, but an intrinsic property of exchange markets instead. The uncertainty is carried by the Brownian motion guiding the asset. We find that spread evolutions can be evaluated using closed formulae and we estimate the impact of the underlying uncertainty on the related contingent claims. Afterwards, we deal with the PBS model, a new model to price European options. The seminal idea is to distinguish the market volatility with respect to the parameter used by traders for hedging. We assume the former constant, while the latter volatility being an erroneous subjective estimation of the former. We prove that this model anticipates a bid-ask spread and a smiled implied volatility curve. Major properties of this model are the existence of closed formulae for prices, the impact of the underlying drift and an efficient calibration strategy. The second part deals with the models described by partial differential equations. Linear and non-linear PDEs are examined separately. In the first case, we show some interesting relations between the error and wavelets theories. When non-linear PDEs are concerned, we study the sensitivity of the solution using error theory. Except when exact solution exists, two possible approaches are detailed: first, we analyze the sensitivity obtained by taking "derivatives" of the discrete governing equations. Then, we study the PDEs solved by the sensitivity of the theoretical solutions. In both cases, we show that sharp and bias solve linear PDE depending on the solution of the former PDE itself and we suggest algorithms to evaluate numerically the sensitivities. Finally, the third part is devoted to stochastic partial differential equations. Our analysis is split into two chapters. First, we study the transmission of an uncertainty, present on starting conditions, on the solution of SPDE. Then, we analyze the impact of a perturbation of the functional terms of SPDE and the coefficient of the related Green function. In both cases, we show that the sharp and bias verify linear SPDE depending on the solution of the former SPDE itself

Cette thèse aborde deux sujets de recherches, le premier est sur l’existence et l’unicité des solutions des Équations Différentielles Doublement Stochastiques Rétrogrades (EDDSRs) et les Équations aux Dérivées partielles Stochastiques (EDPSs) multidimensionnelles à croissance surlinéaire. Le deuxième établit l’existence d’un contrôle optimal strict pour un système controlé dirigé par des équations différentielles stochastiques progressives rétrogrades (EDSPRs) couplées dans deux cas de diffusions dégénérée et non dégénérée.• Existence et unicité des solutions des EDDSRs multidimensionnels :Nous considérons EDDSR avec un générateur de croissance surlinéaire et une donnée terminale de carré intégrable. Nous introduisons une nouvelle condition locale sur le générateur et nous montrons qu’elle assure l’existence, l’unicité et la stabilité des solutions. Même si notre intérêt porte sur le cas multidimensionnel, notre résultat est également nouveau en dimension un. Comme application, nous établissons l’existence et l’unicité des solutions des EDPS semi-linéaires.• Contrôle des EDSPR couplées :Nous étudions un problème de contrôle avec une fonctionnelle coût non linéaire dont le système contrôlé est dirigé par une EDSPR couplée. L’objective de ce travail est d’établir l’existence d’un contrôle optimal dans la classe des contrôle stricts, donc on montre que ce contrôle vérifie notre équation et qu’il minimise la fonctionnelle coût. La méthode consiste à approcher notre système par une suite de systèmes réguliers et on montre la convergence. En passant à la limite, sous des hypothèses de convexité, on obtient l’existence d’un contrôle optimal strict. on suit cette méthode théorique pour deux cas différents de diffusions dégénérée et non dégénérée. / In this Phd thesis, we considers two parts. The first one establish the existence and the uniquness of the solutions of multidimensional backward doubly stochastic differential equations (BDSDEs in short) and the stochastic partial differential equations (SPDEs in short) in the superlinear growth generators. In the second part, we study the stochastic controls problems driven by a coupled Forward-Backward stochastic differentialequations (FBSDEs in short).• BDSDEs and SPDEs with a superlinear growth generators :We deal with multidimensional BDSDE with a superlinear growth generator and a square integrable terminal datum. We introduce new local conditions on the generator then we show that they ensure the existence and uniqueness as well as the stability of solutions. Our work go beyond the previous results on the subject. Although we are focused on multidimensional case, the uniqueness result we establish is new in one dimensional too. As application, we establish the existence and uniqueness of probabilistic solutions tosome semilinear SPDEs with superlinear growth generator. By probabilistic solution, we mean a solution which is representable throughout a BDSDEs.• Controlled coupled FBSDEs :We establish the existence of an optimal control for a system driven by a coupled FBDSE. The cost functional is defined as the initial value of the backward component of the solution. We construct a sequence of approximating controlled systems, for which we show the existence of a sequence of feedback optimal controls. By passing to the limit, we get the existence of a feedback optimal control. The convexity condition is used to ensure that the optimal control is strict. In this part, we study two cases of diffusions : degenerate and non-degenerate.