Les changements institutionnels dans la régulation des marchés financiers ont amplifié la multiplication des marchés et la cotation simultanée des actifs sur plusieurs places. Les prix d'un titre sur ces places ou d’un titre et ses dérivés sont liés par des activités d'arbitrage. Dans ces cadres de marchés “informationnellement reliés”, il est intéressant pour le régulateur, les investisseurs et les chercheurs, de comprendre comment chaque marché contribue à la dynamique de la valeur fondamentale. Cette thèse développe de nouveaux outils pour mesurer la contribution, relativement à la fréquence, de chaque marché à la formation du prix et à la formation de la volatilité. Dans le premier chapitre, Je montre que les mesures existantes de la découverte des prix conduisent à des conclusions trompeuses lorsque l'on utilise des données à haute fréquence. En raison de bruits de microstructure, Ils créent une confusion entre la dimension « vitesse » et la dimension « bruit » dans le traitement de l’information. Je propose ensuite des mesures robustes au bruit qui détectent « quel marché est rapide » et produit des bornes très serrées. A l’aide de simulations Monte Carlo et des titres du Dow Jones vendues sur le NYSE et le NASDAQ, je montre que les données corroborent mes conclusions théoriques. Dans le deuxième chapitre, je propose une nouvelle définition de la découverte prix en construisant une fonction de réponse qui évalue l'impact permanent de l'innovation d’un marché, et je donne sa distribution asymptotique. Ce cadre innove en fournissant des résultats testables pour les métriques basées sur la variance d'innovation. Je présente ensuite un modèle d'équilibre des marchés à terme à différentes maturités, et montre qu'il soutient ma mesure : Conformément aux conclusions théoriques, la mesure sélectionne le marché avec le plus de participants comme dominant. Une application sur métaux de la LME montre que le contrat à terme de 3 mois domine à la fois le marché cash et le contrat à 15 mois. Le troisième chapitre introduit un cadre complet en temps continu pour l'analyse à haute fréquence, la littérature n'existant qu’en temps discret. Il présente aussi des avantages sur la littérature en traitant explicitement des bruits de microstructure et en intégrant une volatilité stochastique. Une application, faite sur les quatre actions du Dow Jones cotées au NASDAQ et négociées sur NYSE, montrent que le NASDAQ domine le processus continu de découverte des prix. Dans le quatrième chapitre, Alors que la littérature se concentre sur les prix, je développe un cadre pour étudier la volatilité de la volatilité. Ce qui permet de répondre à des questions telles que : La volatilité du marché futures contribue-t-elle plus que la volatilité du marché spot dans la formation de la volatilité du fondamental ? Je construis un VECM avec Volatilité Stochastique estimé avec les MCMC et inférence bayésienne. Je montre que les volatilités conditionnelles ont un facteur commun et propose des mesures de découverte de la volatilité. Je l'applique aux données journalières de Futures de métaux et de l'EuroStoxx50. Je trouve qu'alors que la formation des prix a lieu sur le marché au comptant, la découverte de la volatilité a lieu sur le marché Futures. Dans une seconde partie, je construis un cadre d'analyse qui exploite les données à Haute fréquence et évite la charge de calcul des MCMC. Je montre que les Volatilités Réalisées sont cointégrées et calcule la contribution du NYSE et NASDAQ à la volatilité permanente des titres du Dow Jones. J'obtiens que la volatilité des volumes est le meilleur déterminant de la découverte de la volatilité. Mais les chiffres faibles obtenues suggèrent l'existence d'autres facteurs. / Institutional changes in markets regulation in recent years have enhanced the multiplication of markets and the cross listing of assets simultaneously in many places. The prices for a security on those interrelated markets are strongly linked by arbitrage activities. This is also the case for one security and its derivatives: Cash and futures, CDS and Credit spread, spot and options. In those multiple markets settings, it is interesting for regulators, investors and academia to understand and measure how each market contributes to the dynamic of the common fundamental value. At the same time, improvement in ITC fueled trading activity and generated High frequency data. My thesis develops new frameworks, with respect to the data frequency, to measure the contribution of each market to the formation of prices (Price discovery) and to the formation of volatility (Volatility discovery). In the first chapter, I show that existing metrics of price discovery lead to misleading conclusions when using High-frequency data. Due to uninformative microstructure noises, they confuse speed and noise dimension of information processing. I then propose robust-to-noise metrics, that are good at detecting “which market is fast”, and produce tighten bounds. Using Monte Carlo simulations and Dow Jones stocks traded on NYSE and NASDAQ, I show that the data are in line with my theoretical conclusions. In the second chapter, I propose a new way to define price adjustment by building an Impulse Response measuring the permanent impact of market's innovation and I give its asymptotic distribution. The framework innovates in providing testable results for price discovery measures based on innovation variance. I later present an equilibrium model of different maturities futures markets and show that it supports my metric: As the theory suggests, the measure selects the market with the higher number of participants as dominating the price discovery. An application on some metals of the London Metal Exchange shows that 3-month futures contract dominates the spot and the 15-month in price formation. The third chapter builds a continuous time comprehensive framework for Price discovery measures with High Frequency data, as the literature exists only in a discrete time. It also has advantages on the literature in that it explicitly deals with non-informative microstructure noises and accommodates a stochastic volatility. We derive a measure of price discovery evaluating the permanent impact of a shock on a market’s innovation. Empirics show that it has good properties. In the fourth chapter, I develop a framework to study the contribution to the volatility of common volatility. This allows answering questions such as: Does volatility of futures markets dominate volatility of the Cash market in the formation of permanent volatility? I build a VECM with Autoregressive Stochastic Volatility estimated by MCMC method and Bayesian inference. I show that not only prices are cointegrated, their conditional volatilities also share a permanent factor at the daily and intraday level. I derive measures of market's contribution to Volatility discovery. In the application on metals and EuroStoxx50 futures, I find that for most of the securities, while price discovery happens on the cash market, the volatility discovery happens in the Futures market. Lastly, I build a framework that exploits High frequency data and avoid computational burden of MCMC. I show that Realized Volatilities are driven by a common component and I compute contribution of NYSE and NASDAQ to permanent volatility of some Dow Jones stocks. I obtain that volatility of the volume is the best determinant of volatility discovery, but low figures suggest others important factors.

La thèse se concentre sur l’étude des impacts de la directive européenne concernant les Marchés d’Instruments Financiers (MIF) et de sa révision (MIF II et MiFIR) sur le processus de découverte des prix. Selon Schreiber et Schwartz (1986), celui-ci est défini comme l´incorporation de l´information nouvelle dans le prix des actifs et la recherche de l´équilibre par le marché. Cette directive clé a pour objectif d´augmenter la concurrence et l´efficience au niveau des marchés européens tout en assurant la protection des investisseurs, ceci via une augmentation de la transparence et une exigence de politique de meilleure exécution des ordres de la part des firmes d´investissement. Plus particulièrement, l´étude se focalise sur les actions françaises du CAC40 qui peuvent désormais être échangées en dehors du marché national réglementé, Euronext Paris. Les plateformes multilatérales de trading, les internalisateurs systématiques et les dark pools sont des alternatives qui ont été introduites par la directive. En l´absence de consolidation du marché européen dans son ensemble et en présence d’une fragmentation spatiale des ordres de bourse, le risque est que certaines places d´échanges reçoivent plus d´ordres d´achat et d´autres, plus d´ordres de vente. Certains pensent que la technologie devrait lier des marchés spatialement fragmentés. Cependant, si suffisamment de flux d´ordres est retiré du marché réglementé et transparent, ce dernier pourrait ne plus assurer la découverte des prix car les prix et les quantités d´équilibre n´auraient pas été découverts par le marché dans son ensemble. De plus, même en présence d´un marché consolidé au niveau spatial, une fragmentation temporelle peut subsister. Elle correspond à la fracturation du flux d’ordres dans le temps, rendant la rencontre des ordres d´achat et de vente plus compliquée. […] La thèse apporte tout d’abord un éclairage sur les enjeux et les implications de la directive sur l’efficience des marchés européens. Dans le premier chapitre, nous proposons un cadre d´évaluation de la directive. Une sélection des principaux travaux académiques est réalisée dans le domaine de la microstructure des marchés afin d´identifier les problématiques restant sans réponse et les enjeux pour sa révision en cours (MIF II). Ensuite, une revue de la littérature sur le processus de découverte des prix du marché est opérée par la mise en lumière des principaux travaux théoriques, méthodologiques et empiriques. Les deux principales fonctions d´un marché sont de fournir de la liquidité et de permettre la découverte des prix. Cependant, la fonction de découverte des prix a souvent été un objectif de régulation négligé par rapport aux objectifs de transparence et de concurrence. […] / The thesis focusses on the impacts of the European Markets in Financial Instruments Directive (MiFID) and its revisions (the MiFID II and the MiFIR) on the price discovery process. According to Schreiber and Schwartz (1986), the price discovery process is defined as the incorporation of new information into the prices of assets and the search for an equilibrium by the market participants. This key directive aims to increase competition and efficiency at the European level without neglecting investor protection by increasing transparency and by requiring a best execution policy for the execution of client orders from investment firms.The study specifically highlights the CAC40 stocks, which, with the implementation of the MiFID, can be exchanged outside the regulated domestic market (Euronext Paris). The directive has introduced Multilateral Trading Facilities (MTFs), Systematic Internalisers (SI) and Dark Pools as alternative trading venues.In absence of an overall consolidation of the European market and in presence of a spatial fragmentation of orders, there is a risk that some exchange places may receive more buy orders and others more sell orders. Technology should bind spatially fragmented markets; however, if enough of the order flow were removed from the regulated and transparent market, it would be unable to ensure the price discovery because the equilibrium prices and quantities would not befound by the overall market. In addition, even in the presence of a consolidated market at the spatial level, temporal fragmentation may still exist. […]The first chapter studies the challenges and the implications of the MiFID on the efficiency of the European financial markets. This research proposes a regulatory framework to assess the directive. A selection of the principal academic work in the microstructure research area has been carried out in order to identify the remaining unanswered issues and challenges for the current revision of the MIF. The second chapter proposes a literature review of the concept of price discovery by highlighting the principal theoretical, methodological and empirical academic research. The two main functions of a market are to provide liquidity and to allow price discovery. However, the price discovery function has often been a neglected regulatory objective in comparison to transparency and competition objectives. It is important to assess the impacts of fragmentation on the quality of the market after the implementation of the MiFID. The object of study is the price discovery accuracy in the post-crisis context of more high-frequency and algorithmic trading. At this level, the thesis first offers a quantification of the degree of spatial and temporal fragmentation of CAC40 shares in the post-MiFID context. This study shows an increase in fragmentation. Furthermore, the quality of the market is evaluated from a price discovery perspective through the study of an indicator developed by Ozenbas et al. (2002, 2011) called the normalised volatility ratio. The study confirms the existence of a price discovery risk at the opening of the market before and after the implementation of MiFID. The potential causes of price discovery accuracy have been studied using three types of variables that characterise each transaction. The number of ransactions and the proportion of high-frequency traders on the buy side for the first half-hour of the day are significant variables for price discovery accuracy. In the post-MiFID scenario, spatial fragmentation does not significantly affect the market quality of CAC40 shares. At this level, temporal fragmentation seems to be a greater determinant. […]