Sur les marchés agricoles, les producteurs encourent les risques de prix et de production ainsi que d'autres types de risques liés aux aléas de production. Ces risques impactent l'activité du producteur et pourraient diminuer ses revenus. La mondialisation des marchés, en particulier ceux des matières premières agricoles, permet de développer une stratégie de couverture en utilisant des instruments comme les contrats à terme. Cependant, la situation selon laquelle une position basée seulement sur un contrat futures devrait couvrir tous les risques, entraîne un marché incomplet. Le producteur en recherche de meilleure stratégie de couverture pour ajouter un contrat d'assurance ou d'option pour garantir davantage ses revenus, surtout lorsque les rendements des cultures prévus diminuent. Nous étudions, ici les stratégies de couverture dans le cadre statique, ainsi que dans le cadre de temps continu. Avant, nous analysons le comportement des prix des matières premières agricoles en utilisant diverses approches statistiques afin de suggérer la modélisation des prix adéquate aux données. La stratégie de couverture statique comprend également le processus de retournement de positions qui pourrait entraîner d'autres risques supplémentaires en raison de l'écart entre les nouveaux contrats à terme et des contrats à terme à proximité ainsi que la couverture inter-culture. Nous proposons une stratégie de couverture qui combine des contrats futures et d'assurance. Comme la prise de décisions dans le cadre statique ne tient pas compte des mouvements quotidiens de prix le long de l'horizon de couverture, la stratégie de couverture optimale en temps continu combine des positions en contrat à terme et options tout en prenant en compte les sauts et la saisonnalité dans la dynamique des prix. / In agricultural markets, producers incur price and production risks as well as other risks related to production contingencies. These risks impact the producer activity and could decrease his income. The globalization of markets, particularly those of agricultural commodities, provides hedging instruments including futures contracts which will serve to develop a hedging strategy. However, the situation whereby a single futures contract-based positions could offset many risks leads to incomplete market. Especially, an producer looking for better hedging strategy could also include insurance, option contract or mutual funds to further guarantee his income, specially when crop yields are lower than expected.vspace{0.25cm}We investigate the hedging strategies in static framework as well as in continuous time framework. Prior, we analyze the behavior of agricultural prices using various statistical approaches and suggest appropriate price modeling for data at hands. The static hedging strategy also accounts for rollover process which gives raise to additional risks due to spread between new futures and nearby futures and inter-crop hedging. We particularly address hedging strategy that combines futures and insurance contracts. Since decisions making in static framework does not include price changes along the hedging horizon, optimal hedging strategy in continuous time framework will take into account jumps and seasonality by combining futures and option contracts.

Ce travail est centré sur la modélisation des dynamiques de volatilités et de corrélations entre rendements d'actifs financiers. Après une présentation de la littérature relative aux modèles Garch univariés et multivariés, l'auteur établit des résultats d'existence et d'unicité pour les solutions stationnaires des modèles de corrélations dynamiques de type DCC (Engle, 2002). Il étend ensuite cette classe de modèles en incluant les volatilités instantanées et des probabilités de changement de régime dans la dynamique des corrélations. Les nouveaux modèles sont évalués empiriquement sur un portefeuille d'indices MSCI. Des tests formels montrent que certaines de ces nouvelles spécifications améliorent le pouvoir prédictif de la matrice de covariance des rendements et s'avèreraient utiles en gestion de portefeuille. Enfin, se focalisant désormais sur le risque de volatilité, l'auteur montre que des stratégies de couvertures des principaux indices actions Européen à partir d'indices de volatilité implicite (VIX, VSTOXX) sont pertinentes et permettent à la fois de couvrir et réduire le risque action d'un portefeuille. / This work focuses on modeling the dynamics of volatilities and correlations between financial assets returns. After a literature review of univariate and multivariate GARCH-type models, the author establishes results for the existence and uniqueness of stationary solutions of dynamic correlations models (DCC model, Engle 2002). He then extends this class of models including instantaneous volatility and probability of regime changes in the dynamics of correlations. The new models are empirically evaluated on a MSCI portfolio. Formal tests have shown that some of these new specifications improve predictive power of the returns covariance matrix that would be useful in portfolio management. Finally, focusing now on the volatility risk, the author shows that hedging strategies of main European equity indices based on implied volatility indices (VIX, VSTOXX) are relevant and allow to both hedge and reduce the equity risk of a portfolio.