In this paper, we investigate the problem of estimating the autocorrelation of squared returns modeled by diffusion processes with data observed at non-equi-spaced discrete times. Throughout, we will suppose that the stock price processes evolve in continuous time as the Heston-type stochastic volatility processes and the transactions arrive randomly according to a Poisson process. In order to estimate the autocorrelation at a fixed delay, the original non-equispaced data will be synchronized. When imputing missing data, we adopt the previous-tick interpolation scheme. Asymptotic property of the sample autocorrelation of squared returns based on the previous-tick synchronized data will be investigated. Simulation studies are performed and applications to real examples are illustrated.

The aim of this thesis is to estimate the volatility function of continuoustime stochastic models. The estimation of the volatility of the following wellknown international stock market indexes is presented as an application: Dow Jones Industrial Average, Standard and Poor’s 500, NIKKEI 225, CAC 40, DAX 30, FTSE 100 and IBEX 35. This estimation is studied from two different perspectives: a) assuming that the volatility of the stock market indexes displays shortrange dependence (SRD), and b) extending the previous model for processes with longrange dependence (LRD), intermediaterange dependence (IRD) or SRD. Under the efficient market hypothesis (EMH), the compatibility of the Vasicek, the CIR, the Anh and Gao, and the CKLS models with the stock market indexes is being tested. Nonparametric techniques are presented to test the affinity of these parametric volatility functions with the volatility observed from the data. Under the assumption of possible statistical patterns in the volatility process, a new estimation procedure based on the Whittle estimation is proposed. This procedure is theoretically and empirically proven. In addition, its application to the stock market indexes provides interesting results.

Cette thèse porte sur l'étude de différents aspects de la physique nucléaire depuis les basses énergies jusqu'aux énergies intermédiaires. Pour les basses énergies, où la matière nucléaire est essentiellement constituée de nucléons en interaction, la partie I traite de la fusion-fission des noyaux super-lourds, et la partie II des règles de somme associées aux interactions de type Skyrme. Pour les énergies intermédiaires, la matière nucléaire étant alors considérée comme une phase hadronique principalement constituée de pions, la partie III se focalise sur l'hydrodynamique relativiste de la matière nucléaire avec brisure spontanée de symétrie chirale. Dans la partie I, on s'intéresse à la formation puis à la désexcitation des noyaux super-lourds. On étudie donc la formation du noyau composé avec effets de mémoire. Pour la désexcitation d'un noyau super-lourd, l'existence d'un puits isomérique dans la barrière de potentiel change la dynamique de désexcitation et augmente les temps de fission. Cette dernière étude pourrait être utile à l'étude de la dynamique de la fission des actinides. Dans la partie II, les règles de somme M1 et M3 associées aux potentiels phénoménologiques de type Skyrme sont calculées à partir de leurs définitions intrinsèques. On détermine alors M1 jusqu'au niveau tensoriel et M3 avec potentiel central. Dans la partie III, pour le traitement hydrodynamique de la matière hadronique appliqué aux collisions d'ions lourds on peut, en première approximation, écarter les modifications induites par la brisure spontanée de symétrie chirale mais pas celles dues à l'aspect dissipatif. / This study focuses on different aspects of nuclear physics from low energies to intermediate ones. For the low energies, the nuclear matter is essentially constituted from interacting nucleons. Part I is on the fusion-fission of super-heavy elements, while Part II is on the Skyrme interactions-associated sum rules. In the case of the intermediate energies, where the nuclear matter is considered as being an hadronic phase mainly constituted from pions, Part III is focused on nuclear matter relativistic hydrodynamics with spontaneous chiral symmetry breaking. In Part I, the formation and the desexcitation of super-heavy nuclei are being studied. We analyzed the formation of compound nuclei including the memory effects. For super-heavy nuclei desexcitation, the existence of isomeric state within the potential barrier modifies the desexcitation dynamics and increases the fission time. This latter study could be useful for the study of the actinides fission. In Part II, the phenomenological Skyrme effective interactions- associated M1 and M3 sum rules are being calculated based on their intrinsic definitions. We identify then M1 up to the tensorial level and M3 with central potential. In Part III, as for the hadronic matter hydrodynamics being applied to heavy ions collisions, and as a first approach only, we can neglect spontaneous chiral symmetry but certainly not the dissipative impact.

La reconstruction en tomographie discrète de la microstructure de l’os joue un role très important pour le diagnostic de l’ostéoporse, une maladie des os très fréquente. Le diagnostic clinique est basé sur l’absortiométrie duale de rayons X. Avec la tomographie de rayons X, une résolution spatiale élevée avec des images reconstruites in vivo requiert une dose d’irradiation élevée et un temps de balayage long, ce qui est dangereux pour le patient. Une des méthodes pour résoudre ce problème est de limiter le nombre de projections. Cependant, avec cette méthode le problème de reconstruction devient mal posé. Deux types de régularisation par Variation Totale minimisées avec la méthode Alternate Direction of Minimization Method (ADMM) et deux schémas basés sur les méthodes de régularisation Level-set sont appliquées à deux images d’os expérimentales acquises avec un synchrotron (pixel size: 15 μm). Des images de tailles variées et avec différents niveaux de bruit Gaussien additifs ajoutés aux projections sont utlisées pour étudier l’efficacité des méthodes de régularisation. Des minima locaux sont obtenus avec ces méthodes déterministes. Une approche globale d’optimisation est nécessaire pour améliorer les résultats. Des perturbations stochastiques peuvent être un moyen très utile pour échapper aux minima locaux. Dans une première approche, une équation différentielle stochastique basée sur la régularisation level-set est étudiée. Cette méthode améliore les résultats de reconstruction mais ne modifie que les frontières entre les régions 0 et 1. Ensuite une équation aux dérivées partielles stochastique est obtenue avec la régularisation TV pour améliorer la méthode stochastique level-set. A la fin de notre travail, nous avons étendu la méthode de régularisation à des images 3D avec des données réelles. Cette algorithme a été implémenté avec RTK. Nous avons aussi étendu l’approche level-set utilisée pour la tomographie binaire au cas multi-level. / Discrete tomography reconstruction of bone microstructure is important in diagnosis of osteoporosis. One way to reduce the radiation dose and scanning time in CT imaging is to limit the number of projections. This method makes the reconstruction problem highly ill-posed. A common solution is to reconstruct only a finite number of intensity levels. In this work, we investigate only binary tomography reconstruction problem. First, we consider variational regularization methods. Two types of Total Variation (TV) regularization approaches minimized with the Alternate Direction of Minimization Method (ADMM) and two schemes based on Level-set (LS) regularization methods are applied to two experimental bone cross-section images acquired with synchrotron micro-CT. The numerical experiments have shown that good reconstruction results were obtained with TV regularization methods and that level-set regularization outperforms the TV regularization for large bone image with complex structures. Yet, for both methods, some reconstruction errors are still located on the boundaries and some regions are lost when the projection number is low. Local minima were obtained with these deterministic methods. Stochastic perturbations is a useful way to escape the local minima. As a first approach, a stochastic differential equation based on level-set regularization was studied. This method improves the reconstruction results but only modifies the boundaries between the 0 and 1 regions. Then partial stochastic differential equation obtained with the TV regularization semi-norm were studied to improve the stochastic level-set method. The random change of the boundary are performed in a new way with the gradient or wavelet decomposition of the reconstructed image. Random topological changes are included to find the lost regions in the reconstructed images. At the end of our work, we extended the TV regularization method to 3D images with real data on RTK (Reconstruction Toolkit). And we also extended the level-set to the multi-level cases.