Ce manuscrit porte sur la modélisation et l'estimation de certaines non-stationnarités dans les signaux audio. Nous nous intéressons particulièrement à une classe de modèles de sons que nous nommons timbre*dynamique dans lesquels un signal stationnaire, associé au phénomène physique à l'origine du son, est déformé au cours du temps par un opérateur linéaire unitaire, appelé opérateur de déformation, associé à l'évolution temporelle des caractéristiques de ce phénomène physique. Les signaux audio sont modélisés comme des processus gaussiens généralisés et nous donnons dans un premier temps un ensemble d'outils mathématiques qui étendent certaines notions utilisées en traitement du signal au cas des processus stochastiques généralisés.Nous introduisons ensuite les opérateurs de déformations étudiés dans ce manuscrit. L'opérateur de modulation fréquentielle qui est l'opérateur de multiplication par une fonction à valeurs complexes de module unité, et l'opérateur de changement d'horloge qui est la version unitaire de l'opérateur de composition.Lorsque ces opérateurs agissent sur des processus stationnaires les processus déformés possèdent localement des propriétés de stationnarité et les opérateurs de déformation peuvent être approximés par des opérateurs de translation dans les plans temps-fréquence et temps-échelle. Nous donnons alors des bornes pour les erreurs d'approximation correspondantes. Nous développons ensuite un estimateur de maximum de vraisemblance approché des fonctions de dilatation et de modulation. L'algorithme proposé est testé et validé sur des signaux synthétiques et des sons naurels. / This manuscript deals with the modeling and estimation of certain non-stationarities in audio signals. We are particularly interested in a sound class models which we call dynamic*timbre in which a stationary signal, associated with the physical phenomenon causing the sound, is deformed over time by a linear unitary operator, called deformation operator, associated with the temporal evolution of the characteristics of this physical phenomenon.Audio signals are modeled as generalized Gaussian processes. We give first a set of mathematical tools that extend some classical notions used in signal processing in case of generalized stochastic processes.We then introduce the two deformations operators studied in this manuscript. The frequency modulation operator is the multiplication operator by a complex-valued function of unit module and the time-warping operator is the unit version of the composition operator by a bijective function.When these operators act on generalized stationary processes, deformed process are non-stationary generalized process which locally have stationarity properties and deformation operators can be approximated by translation operators in the time-frequency plans and time-scale.We give accurate versions of these approximations, as well as bounds for the corresponding approximation errors.Based on these approximations, we develop an approximated maximum likelihood estimator of the warping and modulation functions. The proposed algorithm is tested and validated on synthetic signals. Its application to natural sounds confirm the validity of the timbre*dynamic model in this context.

Cette thèse a pour objectif la compréhension de plusieurs aspects du caractère rugueux de la volatilité observé de manière universelle sur les actifs financiers. Ceci est fait en six étapes. Dans une première partie, on explique cette propriété à partir des comportements typiques des agents sur le marché. Plus précisément, on construit un modèle de prix microscopique basé sur les processus de Hawkes reproduisant les faits stylisés importants de la microstructure des marchés. En étudiant le comportement du prix à long terme, on montre l’émergence d’une version rugueuse du modèle de Heston (appelé modèle rough Heston) avec effet de levier. En utilisant ce lien original entre les processus de Hawkes et les modèles de Heston, on calcule dans la deuxième partie de cette thèse la fonction caractéristique du log-prix du modèle rough Heston. Cette fonction caractéristique est donnée en terme d’une solution d’une équation de Riccati dans le cas du modèle de Heston classique. On montre la validité d’une formule similaire dans le cas du modèle rough Heston, où l’équation de Riccati est remplacée par sa version fractionnaire. Cette formule nous permet de surmonter les difficultés techniques dues au caractère non markovien du modèle afin de valoriser des produits dérivés. Dans la troisième partie, on aborde la question de la gestion des risques des produits dérivés dans le modèle rough Heston. On présente des stratégies de couverture utilisant comme instruments l’actif sous-jacent et la courbe variance forward. Ceci est fait en spécifiant la structure markovienne infini-dimensionnelle du modèle. Étant capable de valoriser et couvrir les produits dérivés dans le modèle rough Heston, nous confrontons ce modèle à la réalité des marchés financiers dans la quatrième partie. Plus précisément, on montre qu’il reproduit le comportement de la volatilité implicite et historique. On montre également qu’il génère l’effet Zumbach qui est une asymétrie par inversion du temps observée empiriquement sur les données financières. On étudie dans la cinquième partie le comportement limite de la volatilité implicite à la monnaie à faible maturité dans le cadre d’un modèle à volatilité stochastique général (incluant le modèle rough Bergomi), en appliquant un développement de la densité du prix de l’actif. Alors que l’approximation basée sur les processus de Hawkes a permis de traiter plusieurs questions relatives au modèle rough Heston, nous examinons dans la sixième partie une approximation markovienne s’appliquant sur une classe plus générale de modèles à volatilité rugueuse. En utilisant cette approximation dans le cas particulier du modèle rough Heston, on obtient une méthode numérique pour résoudre les équations de Riccati fractionnaires. Enfin, nous terminons cette thèse en étudiant un problème non lié à la littérature sur la volatilité rugueuse. Nous considérons le cas d’une plateforme cherchant le meilleur système de make-take fees pour attirer de la liquidité. En utilisant le cadre principal-agent, on décrit le meilleur contrat à proposer au market maker ainsi que les cotations optimales affichées par ce dernier. Nous montrons également que cette politique conduit à une meilleure liquidité et à une baisse des coûts de transaction pour les investisseurs. / The aim of this thesis is to study various aspects of the rough behavior of the volatility observed universally on financial assets. This is done in six steps. In the first part, we investigate how rough volatility can naturally emerge from typical behav- iors of market participants. To do so, we build a microscopic price model based on Hawkes processes in which we encode the main features of the market microstructure. By studying the asymptotic behavior of the price on the long run, we obtain a rough version of the Heston model exhibiting rough volatility and leverage effect. Using this original link between Hawkes processes and the Heston framework, we compute in the second part of the thesis the characteristic function of the log-price in the rough Heston model. In the classical Heston model, the characteristic function is expressed in terms of a solution of a Riccati equation. We show that rough Heston models enjoy a similar formula, the Riccati equation being replaced by its fractional version. This formula enables us to overcome the non-Markovian nature of the model in order to deal with derivatives pricing. In the third part, we tackle the issue of managing derivatives risks under the rough Heston model. We establish explicit hedging strategies using as instruments the underlying asset and the forward variance curve. This is done by specifying the infinite-dimensional Markovian structure of the rough Heston model. Being able to price and hedge derivatives in the rough Heston model, we challenge the model to practice in the fourth part. More precisely, we show the excellent fit of the model to historical and implied volatilities. We also show that the model reproduces the Zumbach’s effect, that is a time reversal asymmetry which is observed empirically on financial data. While the Hawkes approximation enabled us to solve the pricing and hedging issues under the rough Heston model, this approach cannot be extended to an arbitrary rough volatility model. We study in the fifth part the behavior of the at-the-money implied volatility for small maturity under general stochastic volatility models. In the same spirit as the Hawkes approximation, we look in the sixth part of this thesis for a tractable Markovian approximation that holds for a general class of rough volatility models. By applying this approximation on the specific case of the rough Heston model, we derive a numerical scheme for solving fractional Riccati equations. Finally, we end this thesis by studying a problem unrelated to rough volatility. We consider an exchange looking for the best make-take fees system to attract liquidity in its platform. Using a principal-agent framework, we describe the best contract that the exchange should propose to the market maker and provide the optimal quotes displayed by the latter. We also argue that this policy leads to higher quality of liquidity and lower trading costs for investors.

Les milieux poreux font partie des formations géologiques assez répandue dans la nature et son sujet d'études intensives. L'engouement de ce sujet vient des multiples secteurs d'applications de ces recherches et leur importance dans notre société. Que ce soit de la part des sociétés pétrolières qui souhaitent optimiser leurs moyens de productions, les agences de contrôles environnementaux qui veulent prévenir la contamination de nappe phréatique et la fuite de déchets nucléaires ou encore des industriels avec des problèmes de drainages et de réhabilitation de mines, tous ces acteurs dépendent des recherches faites dans ce domaine. Cependant, un des principaux problèmes de ce sujet est l'inaccessibilité des milieux que nous voulons étudier. Pour palier à cela de nombreuses équipes se sont tournées vers la simulation numérique. Cette thèse s'inscrit dans ce cadre et utilise le module PARADIS du logiciel d'hydrogéologie H2olab pour modéliser le transport de particules dans des milieux poreux fortement hétérogènes. Grâce aux données obtenues et à des comparaisons avec la littérature nous montrerons l'effet du passage au 3D sur la topologie de l'écoulement et les répercussions sur le transport de particules ainsi que l'effet de la diffusion moléculaire sur les coefficients de macro-dispersion. Enfin nous proposerons deux lois de transport reliant macrodispersion, variance du champ de perméabilité et diffusion moléculaire. / Heterogeneous porous media have been intensively studied these last fifty years. The popularity of this subject come from the multiple areas where these researches can be applied and their importance to our society. Whether from the oil companies that want to optimize their methods of production, environmental control agencies who want to prevent contamination of ground water and leakage of nuclear waste or industrial with drainage issues and mine rehabilitation, all these actors depend on research done in this area. However, one of the main problems of this subject is the accessibility of these porous media which are often several hundred meters underground. To overcome this, many teams have turned to computer simulation. This thesis is among them and uses the PARADIS module from the hydrogeology software H2olab to model particle transport in highly heterogeneous porous media. Thanks to the data obtained and comparisons with the literature, we show the impact of switching from a 2D to a 3D porous media on the ow topology and the repercussions on the particle transport. Furthermore, we also investigated the effect of molecular diffusion coefficients on macro-dispersion. Finally, we will propose two empirical functions linking macro-dispersion variance of the permeability field and molecular diffusion.

Les travaux présentés dans ce mémoire concernent le développement de méthodes de pronostic à base de modèles. Le pronostic à base de modèles a pour but d'estimer le temps qu'il reste avant qu'un système ne soit défaillant, à partir d'un modèle physique de la dégradation du système. Ce temps de vie restant est appelé durée de résiduelle (RUL) du système.Le pronostic à base de modèle est composé de deux étapes principales : (i) estimation de l'état actuel de la dégradation et (ii) prédiction de l'état futur de la dégradation. La première étape, qui est une étape de filtrage, est réalisée à partir du modèle et des mesures disponibles. La seconde étape consiste à faire de la propagation d'incertitudes. Le principal enjeu du pronostic concerne la prise en compte des différentes sources d'incertitude pour obtenir une mesure de l'incertitude associée à la RUL prédite. Les principales sources d'incertitude sont les incertitudes de modèle, les incertitudes de mesures et les incertitudes liées aux futures conditions d'opération du système. Afin de gérer ces incertitudes et les intégrer au pronostic, des méthodes probabilistes ainsi que des méthodes ensemblistes ont été développées dans cette thèse.Dans un premier temps, un filtre de Kalman étendu ainsi qu'un filtre particulaire sont appliqués au pronostic de propagation de fissure, en utilisant la loi de Paris et des données synthétiques. Puis, une méthode combinant un filtre particulaire et un algorithme de détection (algorithme des sommes cumulatives) a été développée puis appliquée au pronostic de propagation de fissure dans un matériau composite soumis à un chargement variable. Cette fois, en plus des incertitudes de modèle et de mesures, les incertitudes liées aux futures conditions d'opération du système ont aussi été considérées. De plus, des données réelles ont été utilisées. Ensuite, deux méthodes de pronostic sont développées dans un cadre ensembliste où les erreurs sont considérées comme étant bornées. Elles utilisent notamment des méthodes d'inversion ensembliste et un observateur par intervalles pour des systèmes linéaires à temps discret. Enfin, l'application d'une méthode issue du domaine de l'analyse de fiabilité des systèmes au pronostic à base de modèles est présentée. Il s'agit de la méthode Inverse First-Order Reliability Method (Inverse FORM).Pour chaque méthode développée, des métriques d'évaluation de performance sont calculées dans le but de comparer leur efficacité. Il s'agit de l'exactitude, la précision et l'opportunité. / In this manuscript, contributions to the development of methods for on-line model-based prognosis are presented. Model-based prognosis aims at predicting the time before the monitored system reaches a failure state, using a physics-based model of the degradation. This time before failure is called the remaining useful life (RUL) of the system.Model-based prognosis is divided in two main steps: (i) current degradation state estimation and (ii) future degradation state prediction to predict the RUL. The first step, which consists in estimating the current degradation state using the measurements, is performed with filtering techniques. The second step is realized with uncertainty propagation methods. The main challenge in prognosis is to take the different uncertainty sources into account in order to obtain a measure of the RUL uncertainty. There are mainly model uncertainty, measurement uncertainty and future uncertainty (loading, operating conditions, etc.). Thus, probabilistic and set-membership methods for model-based prognosis are investigated in this thesis to tackle these uncertainties.The ability of an extended Kalman filter and a particle filter to perform RUL prognosis in presence of model and measurement uncertainty is first studied using a nonlinear fatigue crack growth model based on the Paris' law and synthetic data. Then, the particle filter combined to a detection algorithm (cumulative sum algorithm) is applied to a more realistic case study, which is fatigue crack growth prognosis in composite materials under variable amplitude loading. This time, model uncertainty, measurement uncertainty and future loading uncertainty are taken into account, and real data are used. Then, two set-membership model-based prognosis methods based on constraint satisfaction and unknown input interval observer for linear discete-time systems are presented. Finally, an extension of a reliability analysis method to model-based prognosis, namely the inverse first-order reliability method (Inverse FORM), is presented.In each case study, performance evaluation metrics (accuracy, precision and timeliness) are calculated in order to make a comparison between the proposed methods.

L'urne de Polya est l'exemple typique de processus stochastique avec renforcement. La limite presque sûre (p.s.) en temps existe, est aléatoire et non dégénérée. L'urne de Friedman est une généralisation naturelle dont la limite (proportion asymptotique en temps) n'est plus aléatoire. De nombreux modèles aléatoires sont fondés sur des processus de renforcement comme pour la conception d'essais cliniques au design adaptatif, en économie, ou pour des algorithmes stochastiques à des fins d'optimisation ou d'estimation non paramétrique. Dans ce mémoire, inspirés par de nombreux articles récents, nous introduisons une nouvelle famille de systèmes (finis) de processus de renforcement où l'interaction se traduit par un phénomène de renforcement collectif additif, de type champ moyen. Les deux taux de renforcement (l'un spécifique à chaque composante, l'autre collectif et commun à toutes les composantes) sont possiblement différents. Nous prouvons deux types de résultats mathématiques. Différents régimes de paramètres doivent être considérés : type de la règle (brièvement, Polya/Friedman), taux du renforcement. Nous prouvons l'existence d'une limite p.s. coommune à toutes les composantes du système (synchronisation). La nature de la limite (aléatoire/déterministe) est étudiée en fonction du régime de paramètres. Nous étudions également les fluctuations en prouvant des théorèmes centraux de la limite. Les changements d'échelle varient en fonction du régime considéré. Différentes vitesses de convergence sont ainsi établies. / The Polya urn is the paradigmatic example of a reinforced stochastic process. It leads to a random (non degenerated) almost sure (a.s.) time-limit.The Friedman urn is a natural generalization whose a.s. time-limit is not random anymore. Many stochastic models for applications are based on reinforced processes, like urns with their use in adaptive design for clinical trials or economy, stochastic algorithms with their use in non parametric estimation or optimisation. In this work, in the stream of previous recent works, we introduce a new family of (finite) systems of reinforced stochastic processes, interacting through an additional collective reinforcement of mean field type. The two reinforcement rules strengths (one componentwise, one collective) are tuned through (possibly) different rates. In the case the reinforcement rates are like 1/n, these reinforcements are of Polya or Friedman type as in urn contexts and may thus lead to limits which may be random or not. We state two kind of mathematical results. Different parameter regimes needs to be considered: type of reinforcement rule (Polya/Friedman), strength of the reinforcement. We study the time-asymptotics and prove that a.s. convergence always holds. Moreover all the components share the same time-limit (synchronization). The nature of the limit (random/deterministic) according to the parameters' regime is considered. We then study fluctuations by proving central limit theorems. Scaling coefficients vary according to the regime considered. This gives insights into the different rates of convergence.

Les jeux stochastiques à somme nulle possèdent une structure récursive qui s'exprime dans leur opérateur de programmation dynamique, appelé opérateur de Shapley. Ce dernier permet d'étudier le comportement asymptotique de la moyenne des paiements par unité de temps. En particulier, le paiement moyen existe et ne dépend pas de l'état initial si l'équation ergodique - une équation non-linéaire aux valeurs propres faisant intervenir l'opérateur de Shapley - admet une solution. Comprendre sous quelles conditions cette équation admet une solution est un problème central de la théorie de Perron-Frobenius non-linéaire, et constitue le principal thème d'étude de cette thèse. Diverses classes connues d'opérateur de Shapley peuvent être caractérisées par des propriétés basées entièrement sur la relation d'ordre ou la structure métrique de l'espace. Nous étendons tout d'abord cette caractérisation aux opérateurs de Shapley "sans paiements", qui proviennent de jeux sans paiements instantanés. Pour cela, nous établissons une expression sous forme minimax des fonctions homogènes de degré un et non-expansives par rapport à une norme faible de Minkowski. Nous nous intéressons ensuite au problème de savoir si l'équation ergodique a une solution pour toute perturbation additive des paiements, problème qui étend la notion d'ergodicité des chaînes de Markov. Quand les paiements sont bornés, cette propriété d'"ergodicité" est caractérisée par l'unicité, à une constante additive près, du point fixe d'un opérateur de Shapley sans paiement. Nous donnons une solution combinatoire s'exprimant au moyen d'hypergraphes à ce problème, ainsi qu'à des problèmes voisins d'existence de points fixes. Puis, nous en déduisons des résultats de complexité. En utilisant la théorie des opérateurs accrétifs, nous généralisons ensuite la condition d'hypergraphes à tous types d'opérateurs de Shapley, y compris ceux provenant de jeux dont les paiements ne sont pas bornés. Dans un troisième temps, nous considérons le problème de l'unicité, à une constante additive près, du vecteur propre. Nous montrons d'abord que l'unicité a lieu pour une perturbation générique des paiements. Puis, dans le cadre des jeux à information parfaite avec un nombre fini d'actions, nous précisons la nature géométrique de l'ensemble des perturbations où se produit l'unicité. Nous en déduisons un schéma de perturbations qui permet de résoudre les instances dégénérées pour l'itération sur les politiques. / Zero-sum stochastic games have a recursive structure encompassed in their dynamic programming operator, so-called Shapley operator. The latter is a useful tool to study the asymptotic behavior of the average payoff per time unit. Particularly, the mean payoff exists and is independent of the initial state as soon as the ergodic equation - a nonlinear eigenvalue equation involving the Shapley operator - has a solution. The solvability of the latter equation in finite dimension is a central question in nonlinear Perron-Frobenius theory, and the main focus of the present thesis. Several known classes of Shapley operators can be characterized by properties based entirely on the order structure or the metric structure of the space. We first extend this characterization to "payment-free" Shapley operators, that is, operators arising from games without stage payments. This is derived from a general minimax formula for functions homogeneous of degree one and nonexpansive with respect to a given weak Minkowski norm. Next, we address the problem of the solvability of the ergodic equation for all additive perturbations of the payment function. This problem extends the notion of ergodicity for finite Markov chains. With bounded payment function, this "ergodicity" property is characterized by the uniqueness, up to the addition by a constant, of the fixed point of a payment-free Shapley operator. We give a combinatorial solution in terms of hypergraphs to this problem, as well as other related problems of fixed-point existence, and we infer complexity results. Then, we use the theory of accretive operators to generalize the hypergraph condition to all Shapley operators, including ones for which the payment function is not bounded. Finally, we consider the problem of uniqueness, up to the addition by a constant, of the nonlinear eigenvector. We first show that uniqueness holds for a generic additive perturbation of the payments. Then, in the framework of perfect information and finite action spaces, we provide an additional geometric description of the perturbations for which uniqueness occurs. As an application, we obtain a perturbation scheme allowing one to solve degenerate instances of stochastic games by policy iteration.

Ce mémoire porte sur l’étude des modèles autorégressifs avec variables exogènes et sélection d’indices. La littérature classique regorge de textes concernant la sélection d’indices dans les modèles autorégressifs. Ces modèles sont particulièrement utiles pour des données macroéconomiques mesurées sur des périodes de temps modérées à longues. Effectivement, la lourde paramétrisation des modèles complets peut souvent être allégée en utilisant la sélection d’indices aboutissant ainsi à des modèles plus parcimonieux. Les modèles à variables exogènes sont très intéressants dans le contexte où il est connu que les variables à l’étude sont affectées par d’autres variables, jouant le rôle de variables explicatives, que l’analyste ne veut pas forcément modéliser. Ce mémoire se propose donc d’étudier les modèles autorégressifs vectoriels avec variables exogènes et sélection d’indices. Ces modèles ont été explorés, entre autres, par Lütkepohl (2005), qui se contente cependant d’esquisser les développements mathématiques. Nous concentrons notre étude sur l’inférence statistique sous des conditions précises, la modélisation ainsi que les prévisions. Notre objectif est de comparer les modèles avec sélection d’indices aux modèles autorégressifs avec variables exogènes complets classiques. Nous désirons déterminer si l’utilisation des modèles avec sélection d’indices est marquée par une différence favorable au niveau du biais et de l’écart-type des estimateurs ainsi qu’au niveau des prévisions de valeurs futures. Nous souhaitons également comparer l’efficacité de la sélection d’indices dans les modèles autorégressifs ayant des variables exogènes à celle dans les modèles autorégressifs. Il est à noter qu’une motivation première dans ce mémoire est l’estimation dans les modèles autorégressifs avec variables exogènes à sous-ensemble d’indices. Dans le premier chapitre, nous présentons les séries temporelles ainsi que les diverses notions qui y sont rattachées. De plus, nous présentons les modèles linéaires classiques multivariés, les modèles à variables exogènes puis des modèles avec sélection d’indices. Dans le deuxième chapitre, nous exposons le cadre théorique de l’estimation des moindres carrés dans les modèles autorégressifs à sous-ensemble d’indices ainsi que le comportement asymptotique de l’estimateur. Ensuite, nous développons la théorie pour l’estimation des moindres carrés (LS) ainsi que la loi asymptotique des estimateurs pour les modèles autorégressifs avec sélection d’indices (SVAR) puis nous faisons de même pour les modèles autorégressifs avec variables exogènes et tenant compte de la sélection des indices (SVARX). Spécifiquement, nous établissons la convergence ainsi que la distribution asymptotique pour l’estimateur des moindres carrés d’un processus autorégressif vectoriel à sous-ensemble d’indices et avec variables exogènes. Dans le troisième chapitre, nous appliquons la théorie spécifiée précédemment lors de simulations de Monte Carlo. Nous évaluons de manière empirique les biais et les écarts-types des coefficients trouvés lors de l’estimation ainsi que la proportion de fois que le modèle ajusté correspond au vrai modèle pour différents critères de sélection, tailles échantillonnales et processus générateurs des données. Dans le quatrième chapitre, nous appliquons la théorie élaborée aux chapitres 1 et 2 à un vrai jeu de données provenant du système canadien d’information socioéconomique (CANSIM), constitué de la production mensuelle de fromage mozzarella, cheddar et ricotta au Canada, expliquée par les prix mensuels du lait de bovin non transformé dans les provinces de Québec, d’Ontario et de la Colombie-Britannique pour la période allant de janvier 2003 à juillet 2021. Nous ajustons ces données à un modèle autorégressif avec variables exogènes complet puis à un modèle autorégressif avec variables exogènes et sélection d’indices. Nous comparons ensuite les résultats obtenus avec le modèle complet à ceux obtenus avec le modèle restreint. Mots-clés : Processus autorégressif à sous-ensemble d’indices, variables exogènes, esti mation des moindres carrés, sélection de modèle, séries chronologiques multivariées, processus stochastiques, séries chronologiques. / This Master’s Thesis focuses on the study of subset autoregressive models with exoge nous variables. Many texts from the classical literature deal with the selection of indexes in autoregressive models. These models are particularly useful for macroeconomic data measured over moderate to long periods of time. Indeed, the heavy parameterization of full models can often be simplified by using the selection of indexes, thus resulting in more parsimonious models. Models with exogenous variables are very interesting in the context where it is known that the variables under study are affected by other variables, playing the role of explanatory variables, not necessarily modeled by the analyst. This Master’s Thesis therefore proposes to study vector subset autoregressive models with exogenous variables. These models have been explored, among others, by Lütkepohl (2005), who merely sketches proofs of the statistical properties. We focus our study on statistical inference under precise conditions, modeling and forecasting for these models. Our goal is to compare restricted models to full classical autoregressive models with exogenous variables. We want to determine whether the use of restricted models is marked by a favorable difference in the bias and standard deviation properties of the estimators as well as in forecasting future values. We also compare the efficiency of index selection in autoregressive models with exogenous variables to that in autoregressive models. It should be noted that a primary motivation in this Master’s Thesis is the estimation in subset autoregressive models with exogenous variables. In the first chapter, we present time series as well as the various concepts which are attached to them. In addition, we present the classical multivariate linear models, models with exogenous variables and then we present subset models. In the second chapter, we present the theoretical framework for least squares estimation in subset autoregressive models as well as the asymptotic behavior of the estimator. Then, we develop the theory for the estimation of least squares (LS) as well as the asymptotic distribution of the estimators for the subset autoregressive models (SVAR), and we do the same for the subset autoregressive models with exogenous variables (SVARX). Specifically, we establish the convergence as well as the asymptotic distribution for the least squares estimator of a subset autoregressive process with exogenous variables. In the third chapter, we apply the theory specified above in Monte Carlo simulations. We evaluate empirically the biases and the standard deviations of the coefficients found during the estimation as well as the proportion of times that the adjusted model matches the true model for different selection criteria, sample size and data generating processes. In the fourth chapter, we apply the theory developed in chapters 1 and 2 to a real dataset from the Canadian Socio-Economic Information System (CANSIM) consisting of the monthly production of mozzarella, cheddar and ricotta cheese in Canada, explained by the monthly prices of unprocessed bovine milk in the provinces of Quebec, Ontario and British Columbia from January 2003 to July 2021. We fit these data with a full autoregressive model with exogenous variables and then to a subset autoregressive model with exogenous variables. Afterwards, we compare the results obtained with the complete model to those obtained with the subset model. Keywords : Subset autoregressive process, exogenous variables, least squares estimation, model selection, multivariate time series, stochastic process, time series.

Quels sont les principes fondateurs de l'auto-organisation des sociétés humaines ? Produits d'une évolution culturelle rapide, qui a pris le pas sur l'évolution biologique, celles-ci réclament une approche par des formalismes radicalement différents de ceux utilisés généralement dans l'étude des autres sociétés animales.<br /><br /><br />Concrètement, la modélisation des rapports entre individus et collectif considère le plus souvent des agents qui peuvent être représentés sous la forme d'une hiérarchie de règles, chacune se plaçant en position méta par rapport aux règles du niveau inférieur. Celles-ci peuvent s'interpréter, selon les niveaux, comme des règles de comportement, des règles de décision, des règles de transmission culturelle ou génétique.<br /><br />L'émergence de régularités au niveau collectif peut alors s'interpréter comme la sélection d'une distribution particulière sur l'ensemble des règles et métarègles définissant les agents. Dès lors, le problème de l'auto-organisation dans les systèmes économiques et sociaux se reformule autour de la question suivante : « Peut-on endogénéiser les distributions des métarègles de comportement de manière à ce qu'elles soient le produit des dynamiques collectives qu'elles définissent ? ».<br /><br />Nous montrons dans cette thèse que la prise en compte, dans les modèles formels, de la spécificité de l'imitation humaine permet de répondre positivement à cette question, un point essentiel étant qu'une règle d'imitation peut être sa propre métarègle. Nous proposons ainsi un cadre formel pour l'étude de sociétés d'agents mimétiques auto-organisées, les jeux métamimétiques ; le concept d'équilibre correspondant est alors l'état contrefactuellement stable : aucun agent ne peut s'imaginer mieux qu'il n'est en se mettant contrefactuellement à la place de l'un de ses voisins. Nous étudions ensuite les propriétés de ces jeux en prenant comme champs d'application le problème de l'émergence de la coopération dans un dilemme de prisonnier spatialisé. Nous montrons au passage, que cette approche permet d'échapper au dilemme.<br /><br /><br />Plus généralement, nous nous plaçons dans le cadre de la théorie des jeux stochastiques et nous explicitons le rôle structurant des perturbations dans ce type de système dynamique, les structures spatio-temporelles émergentes étant le produit du couplage entre la dynamique endogène des systèmes métamimétiques et la structure interne des perturbations. En rupture avec l'approche traditionnelle, ceci nous amène à interpréter l'hétérogénéité auto-organisée des systèmes sociaux humains comme une différenciation par un processus de co-évolution d'une multiplicité de critères possibles, plutôt que par un processus d'optimisation global d'un critère unique.

Cette thèse est constituée de trois articles. Le premier étudie le problème de pollution globale dans un contexte environnemental incertain. Le deuxième article traite des accords internationaux sur l'environnement. Le troisième article montre comment la libéralisation du commerce peut affecter le bien-être et les taxes sur la pollution dans un monde où les pays sont hétérogènes et la pollution transfrontalière. Dans le premier article, je considère un monde dans lequel les pays souffrent uniformément de la pollution globale. Ils font face à une menace continuelle de voir les dommages causés par cette pollution globale s'accroître subitement de façon irréversible. Je caractérise le niveau des émissions, le stock de pollution, et le niveau de bien-être actualisé en équilibres coopératif et non-coopératif. L'objectif visé est d'analyser l'impact de ce type d'incertitude sur les équilibres issus des comportements stratégiques des pays. Je trouve que cette incertitude peut avoir un effet significatif sur ces équilibres. Les pays réduisent leurs émissions pour atténuer leur exposition à cette menace. Plus la menace est grande, plus les pays ajustent leurs émissions afin de réduire le stock de pollution globale. Cependant, en dépit du fait que cette incertitude diminue le bien-être net initial, elle peut à long terme avoir un effet net positif sur le bien-être. Le deuxième article étend la classe des modèles dynamiques standards traitant des accords internationaux sur l'environnement au cas où la durée de la période d'engagement à de tels accords est un paramètre que l'on peut varier de façon exogène. Nous y étudions les évolutions dans le temps de la taille des coalitions stables, du stock de pollution et du taux d'émissions en fonction de la durée d'engagement. Nous montrons que la longueur de la période d'engagement a un effet très significatif sur l'équilibre. Trois intervalles de durée d'engagement sont identifiés pour lesquels l'équilibre et sa dynamique diffèrent considérablement. Alors que pour des durées de la période d'engagement très longues on observe des coalitions stables constituées d'un petit nombre de pays, si ces durées sont suffisamment courtes on peut observer un niveau de coopération élevé. Les durées d'engagement entre ces deux extrêmes sont caractérisées par une relation inverse entre la durée de la période d'engagement et la taille des coalitions stables. Ces faits portent à croire qu'il faudrait accorder une attention toute particulière au choix de la durée d'engagement lors de l'élaboration de tels accords internationaux. Le troisième article s'inscrit dans un contexte où les activités de production des pays potentiellement hétérogènes génèrent de la pollution qui peut traverser les frontières et nuire au bien-être des pays impliqués. Dans chacun de ces pays, l'état impose des taxes sur la pollution aux firmes polluantes et des tarifs à l'importation afin de corriger cette distorsion. Ce papier a pour but d'évaluer les effets que pourrait avoir une diminution des tarifs douaniers sur la production, les taxes sur la pollution et le bien-être de ces pays. La littérature existante a étudié ce problème, mais seulement dans le cadre d'un commerce bilatéral entre pays identiques. Cet article fournit un cadre d'analyse plus réaliste dans lequel les pays ne seront pas nécessairement identiques et où le commerce pourra être multilatéral. Il devient alors possible de mettre en évidence le biais introduit en négligeant ces deux facteurs. Dans ce nouveau contexte, je montre qu'une réduction des tarifs d'importation n'augmente pas nécessairement la production; elle peut aussi nuire au bien-être, même si la pollution est purement locale. / This thesis is composed of three papers. The first paper studies the problem of global pollution in the context of environmental uncertainty. The second paper has to do with international environmental agreements. The third paper shows how trade liberalization can affect welfare and pollution taxes in a world of heterogeneous countries and transboundary pollution. In the first paper, I consider a world where countries suffer uniformly from global pollution while facing a continuous threat that the damages from this global pollution will suddenly jump to an irreversible high-damage state. I characterize the equilibrium level of emissions, the equilibrium stock of global pollution and the discounted net social welfare for both the cooperative and non-cooperative equilibria. The purpose is to analyze the impact of this type of uncertainty on the equilibrium behavior of the countries. I find that this uncertainty can have a significant effect on those equilibria. Countries reduce their emissions to mitigate their exposure to that threat. As the level of threat rises, countries adjust their emissions to lower the stock of pollutant. However, although initially this type of uncertainty has the effect of lowering the discounted net welfare, it can in the long run have a net positive effect on welfare. The second paper extends the standard model of self-enforcing dynamic international environmental agreements by allowing the length of the period of commitment of such agreements to vary as a parameter. It analyzes the pattern of behavior of the size of stable coalitions, the stock of pollutant and the emission rate as a function of the length of the period of commitment. It is shown that the length of the period of commitment can have very significant effects on the equilibrium. Three distinct intervals for the length of the period of commitment are identified, across which the equilibrium and its dynamic behavior differ considerably. Whereas for sufficiently high values of the period of commitment only self-enforcing agreements by a small number of countries are possible, for sufficiently low such values cooperation on the part of a very high number of countries can be occur. Lengths of periods of commitment between those two thresholds are characterized by an inverse relationship between the length of commitment and the membership size of the agreement. This suggests that considerable attention should be given to the determination of the length of such international agreements. The third paper considers a trade situation where the production activities of potentially heterogeneous countries generate pollution which can cross borders and harm the well-being of all the countries involved. In each of those countries the policy maker levies pollution taxes on the polluting firms and a tariff on imports in order to correct that distortion. The purpose of the paper is to investigate the effect of a reduction in the tariff on equilibrium pollution taxes and welfare. The existing literature has investigated this problem for trade between two identical countries. This paper analyzes the problem in the more realistic context where countries are not necessarily identical and trade can be multilateral. It becomes possible to show what bias is introduced when those two realities are neglected. I find that a tariff reduction can actually lower output; it can also lower welfare even if pollution is purely local.

Ce travail présente quelques résultats concernant des méthodes numériques déterministes et probabilistes pour des équations aux dérivées partielles à coefficients aléatoires, avec des applications à l'hydrogéologie. On s'intéresse tout d'abord à l'équation d'écoulement dans un milieu poreux en régime stationnaire avec un coefficient de perméabilité lognormal homogène, incluant le cas d'une fonction de covariance peu régulière. On établit des estimations aux sens fort et faible de l'erreur commise sur la solution en tronquant le développement de Karhunen-Loève du coefficient. Puis on établit des estimations d'erreurs éléments finis dont on déduit une extension de l'estimation d'erreur existante pour la méthode de collocation stochastique, ainsi qu'une estimation d'erreur pour une méthode de Monte-Carlo multi-niveaux. On s'intéresse enfin au couplage de l'équation d'écoulement considérée précédemment avec une équation d'advection-diffusion, dans le cas d'incertitudes importantes et d'une faible longueur de corrélation. On propose l'analyse numérique d'une méthode numérique pour calculer la vitesse moyenne à laquelle la zone contaminée par un polluant s'étend. Il s'agit d'une méthode de Monte-Carlo combinant une méthode d'élements finis pour l'équation d'écoulement et un schéma d'Euler pour l'équation différentielle stochastique associée à l'équation d'advection-diffusion, vue comme une équation de Fokker-Planck. / This work presents some results about probabilistic and deterministic numerical methods for partial differential equations with stochastic coefficients, with applications to hydrogeology. We first consider the steady flow equation in porous media with a homogeneous lognormal permeability coefficient, including the case of a low regularity covariance function. We establish error estimates, both in strong and weak senses, of the error in the solution resulting from the truncature of the Karhunen-Loève expansion of the coefficient. Then we establish finite element error estimates, from which we deduce an extension of the existing error estimate for the stochastic collocation method along with an error estimate for a multilevel Monte-Carlo method. We finally consider the coupling of the previous flow equation with an advection-diffusion equation, in the case when the uncertainty is important and the correlation length is small. We propose the numerical analysis of a numerical method, which aims at computing the mean velocity of the expansion of a pollutant. The method consists in a Monte-Carlo method, combining a finite element method for the flow equation and an Euler scheme for the stochastic differential equation associated to the advection-diffusion equation, seen as a Fokker-Planck equation.