Cette thèse porte sur des propriétés de stabilité de problèmes d'arrêt dans le cas où l'on dispose d'une information approximative sur le modèle. La filtration engendrée par un processus représente l'information véhiculée par ce processus au cours du temps. Aussi, les propriétés des suites de filtrations associées à des suites de processus jouent un grand rôle dans ce travail. Un premier axe d'étude concerne la stabilité des notions de réduites et de temps d'arrêt optimaux. Une réduite est la valeur maximale de l'espérance d'une fonction dépendant d'un processus et d'un temps d'arrêt, maximum pris sur l'ensemble des temps d'arrêt pour la filtration engendrée par le processus. Un temps d'arrêt optimal est un temps d'arrêt réalisant le maximum. Le second axe concerne la stabilité de solutions d'équations différentielles stochastiques rétrogrades à horizon aléatoire fini presque sûrement quand le mouvement brownien dirigeant l'équation est approché soit par une suite de marches aléatoires, soit par une suite de martingales.

Cette thèse cherche à améliorer notre connaissance de la région d'exercice des options américaines. Dans la première partie, nous présentons certaines propriétés des fonctions de valeur des options américaines et européennes. Nous utilisons ces résultats dans la seconde partie, pour donner un développement limité du prix critique à l'échéance d'une option américaine qui porte sur un actif distribuant des dividendes et dont la volatilité est une fonction du temps et de la valeur de l'actif. Dans la troisième partie, nous étudions un problème lié à la valorisation d'un plan retraite. Nous déduisons des résultats de la partie précédente une approximation de la région d'exercice du plan retraite au voisinage de l'échéance. La quatrième partie est consacrée à l'extension des résultats de la seconde partie à une option de vente américaine portant sur une fonction linéaire de plusieurs actifs distribuant des dividendes. Finalement, nous concluons ce travail en étudiant l'approximation d'une option américaine par une option bermudéenne.

Cet ouvrage se concentre sur la valorisation et la couverture d'options financières non traitées sur les marchés, les options réelles, qui servent à évaluer des décisions optimales d'investissement en capital pour des entreprises. L'existence pour une entreprise d'un projet d'investissement s'apparente en effet à la possession d'une option financière: l'entreprise possède l'option d'attendre le moment le plus favorable pour lancer son projet. Pour valoriser l'intérêt économique d'un projet, il convient alors de calculer la valeur de l'option d'investir. L'objectif de cette thèse est de montrer comment la théorie des options réelles peut bénéficier des apports des méthodes habituellement employées pour les options exotiques. A la différence de l'approche classique dans le domaine des options réelles, qui privilégie l'utilisation de techniques d'équations différentielles, nous proposons dans cette thèse d'évaluer des projets d'investissement en appliquant des méthodes très probabilistes. Cette distinction de méthode permet non seulement de généraliser l'approche classique du problème, mais encore d'obtenir des résultats analytiques dans des situations ou une technique d'équation différentielle ne permettrait pas de résoudre le problème. Dans cette thèse, nous abordons spécifiquement des problèmes de valorisation de projets d'investissement sous certaines contraintes particulières : lorsqu'il existe un délai incompressible entre la prise de décision et sa mise en oeuvre, lorsqu'il existe une compétition entre deux acteurs économiques de caractéristiques différentes, et lorsque l'information sur le marché de l'entreprise est imparfaite. Egalement, nous étudions des problèmes de couverture de ces projets d'investissement : comment couvrir des options réelles qui sont un peu complexes de la manière la plus efficace lorsqu'il existe des coûts de transaction sur les actifs financiers, et comment une nouvelle classe de produits dérivés qui s'apparentent aux options barrières permet de couvrir le risque lié à l'exercice des options réelles. Finalement, nous nous penchons sur la décision optimale d'investissement lorsque l'on peut manipuler le marché : un agent économique qui possède une information privilégiée sur la valeur d'une entreprise peut intervenir sur le marché afin de l'utiliser, et par la même occasion influencer la valeur des titres émis par l'entreprise. Quelle est sa stratégie optimale ? Les outils mathématiques utilisés sont surtout probabilistes, essentiellement la théorie des excursions, les temps locaux et le contrôle stochastique. Plusieurs nouveaux résultants sont démontrés, concernant en particulier les temps de passage du Brownien et la théorie des excursions.

Dans ce travail de thèse le processus d'information concernant un instant de défaut τ dans un modèle de risque de crédit est décrit par un pont brownien sur l'intervalle stochastique [0, τ]. Un tel processus de pont est caractérisé comme plus adapté dans la modélisation que le modèle classique considérant l'indicatrice I[0,τ]. Après l'étude des formules de Bayes associées, cette approche de modélisation de l'information concernant le temps de défaut est reliée avec d'autres informations sur le marché financier. Ceci est fait à l'aide de la théorie du grossissement de filtration, où la filtration générée par le processus d'information est élargie par la filtration de référence décrivant d'autres informations n'étant pas directement liées avec le défaut. Une attention particulière est consacrée à la classification du temps de défaut par rapport à la filtration minimale mais également à la filtration élargie. Des conditions suffisantes, sous lesquelles τ est totalement inaccessible, sont discutées, mais également un exemple est donné dans lequel τ évite les temps d'arrêt, est totalement inaccessible par rapport à la filtration minimale et prévisible par rapport à la filtration élargie. Enfin, des contrats financiers comme, par exemple, des obligations privée et des crédits default swaps, sont étudiés dans le contexte décrit ci-dessus. / In this PhD thesis the information process concerning a default time τ in a credit risk model is described by a Brownian bridge over the random time interval [0, τ]. Such a bridge process is characterised as to be a more adapted model than the classical one considering the indicator function I[0,τ]. After the study of related Bayes formulas, this approach of modelling information concerning the default time is related with other financial information. This is done with the help of the theory of enlargement of filtration, where the filtration generated by the information process is enlarged with a reference filtration modelling other information not directly associated with the default. A particular attention is paid to the classification of the default time with respect to the minimal filtration but also with respect to the enlarged filtration. Sufficient conditions under which τ is totally inaccessible are discussed, but also an example is given of a τ avoiding the stopping times of the reference filtration, which is totally inaccessible with respect to its own filtration and predictable with respect to the enlarged filtration. Finally, common financial contracts like defaultable bonds and credit default swaps are considered in the above described settings.

Les Processus Markoviens D eterministes par Morceaux (PDMP) ont et e introduits dans la litt erature par M.H.A Davis comme une classe g en erale de mod eles stochastiques. Les PDMP forment une famille de processus markoviens qui d ecrivent une trajectoire d eterministe ponctu ee par des sauts al eatoires. Dans une premi ere partie, les PDMP sont utilis es pour calculer des probabilit es d' ev enements redout es pour un cas-test de la abilit e dynamique (le r eservoir chau e) par deux m ethodes num eriques di erentes : la premi ere est bas ee sur la r esolution du syst eme di erentiel d ecrivant l' evolution physique du r eservoir et la seconde utilise le calcul de l'esp erance de la fonctionnelle d'un PDMP par un syst eme d' equations int egro-di erentielles. Dans la seconde partie, nous proposons une m ethode num erique pour approcher la fonction valeur du probl eme d'arr^et optimal pour un PDMP. Notre approche est bas ee sur la quanti cation de la position apr es saut et le temps inter-sauts de la chaî ne de Markov sous-jacente au PDMP, et la discr etisation en temps adapt ee a la trajectoire du processus. Ceci nous permet d'obtenir une vitesse de convergence de notre sch ema num erique et de calculer un temps d'arrêt epsilon-optimal.

La présente thèse traite la modélisation mathématique des risques souverains et ses applications.Dans le premier chapitre, motivé par la crise de la dette souveraine de la zone euro, nous proposons un modèle de risque de défaut souverain. Ce modèle prend en compte aussi bien le mouvement de la solvabilité souveraine que l’impact des événements politiques critiques, en y additionnant un risque de crédit idiosyncratique. Nous nous intéressons aux probabilités que le défaut survienne aux dates d’événements politiques critiques, pour lesquelles nous obtenons des formules analytiques dans un cadre markovien, où nous traitons minutieusement quelques particularités inhabituelles, entre autres le modèle CEV lorsque le paramètre d’élasticité β >1. Nous déterminons de manière explicite le processus compensateur du défaut et montrons que le processus d’intensité n’existe pas, ce qui oppose notre modèle aux approches classiques. Dans le deuxième chapitre, en examinant certains modèles hybrides issus de la littérature, nous considérons une classe de temps aléatoires dont la loi conditionnelle est discontinue et pour lesquels les hypothèses classiques du grossissement de filtrations ne sont pas satisfaites. Nous étendons l’approche de densité à un cadre plus général, où l’hypothèse de Jacod s’assouplit, afin de traiter de tels temps aléatoires dans l’univers du grossissement progressif de filtrations. Nous étudions également des problèmes classiques : le calcul du compensateur, la décomposition de la surmartingale d’Azéma, ainsi que la caractérisation des martingales. La décomposition des martingales et des semi-martingales dans la filtration élargie affirme que l’hypothèse H’ demeure valable dans ce cadre généralisé. Dans le troisième chapitre, nous présentons des applications des modèles proposés dans les chapitres précédents. L’application la plus importante du modèle de défaut souverain et de l’approche de densité généralisée est l’évaluation des titres soumis au risque de défaut. Les résultats expliquent les sauts négatifs importants dans le rendement actuariel de l’obligation à long terme de la Grèce pendant la crise de la dette souveraine. La solvabilité de la Grèce a tendance à s’empirer au fil des années et le rendement de l’obligation a des sauts négatifs lors des événements politiques critiques. En particulier, la taille d’un saut dépend de la gravité d’un choc exogène, du temps écoulé depuis le dernier événement politique, et de la valeur du recouvrement. L’approche de densité généralisée rend aussi possible la modélisation des défauts simultanés qui, bien que rares, ont un impact grave sur le marché. / This dissertation deals with the mathematical modelling of sovereign credit risk and its applications. In Chapter 1, motivated by the European sovereign debt crisis, we propose a hybrid sovereign risk model which takes into account both the movement of the sovereign solvency and the impact of critical political events besides the idiosyncratic credit risk. We are interested in the probability that the default occurs at critical political dates, for which we obtain closed-form formulae in a Markovian setting, where we deal with some unusual features, such as a treatment of the CEV model when the elasticity parameter β > 1. We compute explicitly the compensator process of default and show that the intensity process does not exist. In Chapter 2, by studying certain hybrid models in literature on credit risks, we consider a type of random times whose conditional probability distribution is not continuous and by which standard intensity and density hypotheses in the enlargement of filtrations are not satisfied. We propose a generalised density approach, where the hypothesis of Jacod is relaxed, in order to deal with such random times in the framework of progressive enlargement of filtrations We also study classic problems such as the computation of the compensator process of the random time, the decomposition of the Azéma supermartingale, as well as the martingale characterisation. The martingale and semimartingale decompositions in the enlarged filtration show that the H’-hypothesis holds in this generalised framework. In Chapter 3, we display several applications of the models proposed in the previous chapters. The most important application of the hybrid default model and the generalised density approach is the valuation of default claims. The results explain the significant negative jumps in the long-term Greek government bond yield during the sovereign debt crisis. The solvency of Greece tends to fall gradually through time and the bond yield has negative jumps when critical political events are held. In particular, the size of a jump depends on the seriousness of an exogenous shock, the elapsed time since the last political event, and the value of the recovery payment. The generalised density approach also makes possible the modelling of simultaneous defaults, which are rare but may have an important impact.

Les Processus Markoviens Déterministes par Morceaux (PDMP) ont été introduits dans la littérature par M.H.A Davis comme une classe générale de modèles stochastiques. Les PDMP forment une famille de processus markoviens qui décrivent une trajectoire déterministe ponctuée par des sauts aléatoires. Dans une première partie, les PDMP sont utilisés pour calculer des probabilités d'événements redoutés pour un cas-test de la fiabilité dynamique (le réservoir chauffé) par deux méthodes numériques différentes : la première est basée sur la résolution du système différentieldécrivant l'évolution physique du réservoir et la seconde utilise le calcul de l'espérancede la fonctionnelle d'un PDMP par un système d'équations intégro-différentielles.Dans la seconde partie, nous proposons une méthode numérique pour approcher lafonction valeur du problème d'arrêt optimal pour un PDMP. Notre approche estbasée sur la quantification de la position après saut et le temps inter-sauts de lachaîne de Markov sous-jacente au PDMP, et la discréetisation en temps adaptée à latrajectoire du processus. Ceci nous permet d'obtenir une vitesse de convergence denotre schéma numérique et de calculer un temps d'arrêt ε-optimal. / Piecewise Deterministic Markov Processes (PDMP's) have been introduced inthe literature by M.H.A. Davis as a general class of stochastics models. PDMP's area family of Markov processes involving deterministic motion punctuated by randomjumps. In a first part, PDMP's are used to compute probabilities of top eventsfor a case-study of dynamic reliability (the heated tank system) with two di#erentmethods : the first one is based on the resolution of the differential system giving thephysical evolution of the tank and the second uses the computation of the functionalof a PDMP by a system of integro-differential equations. In the second part, wepropose a numerical method to approximate the value function for the optimalstopping problem of a PDMP. Our approach is based on quantization of the post-jump location and inter-arrival time of the Markov chain naturally embedded in thePDMP, and path-adapted time discretization grids. It allows us to derive boundsfor the convergence rate of the algorithm and to provide a computable ε-optimalstopping time.