Cette thèse porte sur l'étude de quelques problèmes de contrôle stochastique dans un contexte de risque de liquidité et d'impact sur le prix des actifs. La thèse se compose de quatre chapitres.Dans le deuxième chapitre, on propose une modélisation d'un problème d'animation de marché dans un contexte de risque de liquidité en présence de contraintes d'inventaire et de changements de régime. Cette formulation peut être considérée comme étant une extension de précédentes études sur ce sujet. Le résultat principal de cette partie est la caractérisation de la fonction valeur comme solution unique, au sens de la viscosité, d'un système d'équations d'Hamilton-Jacobi-Bellman . On enrichit notre étude par la donnée de quelques résultats numériques.Dans le troisième chapitre, on propose un schéma d'approximation numérique pour résoudre un problème d'optimisation de portefeuille dans un contexte de risque de liquidité et d'impact sur le prix des actifs. On montre que la fonction valeur peut être obtenue comme limite d'une procédure itérative dont chaqueitération représente un problème d'arrêt optimal et on utilise un algorithme numérique, basé sur la quantification optimale, pour calculer la fonction valeur ainsi que la politique de contrôle. La convergence du schéma numérique est obtenue via des critères de monotonicité, stabilité et consistance.Dans le quatrième chapitre, on s'intéresse à un problème couplé de contrôle singulier et de contrôle impulsionnel dans un contexte d'illiquidité. On propose une formulation mathématique pour modéliser la distribution de dividendes et la politique d'investissement d'une entreprise sujette à des contraintes de liquidité. On montre que, sous des coûts de transaction et un impact sur le prix des actifs illiquides, la fonction valeur de l'entreprise est l'unique solution de viscosité d'une équation d'Hamilton-Jacobi-Bellman. On propose aussi une méthode numérique itérative pour calculer la stratégie optimale d'achat, de vente et de distribution de dividendes. / The purpose of this thesis is to study some stochastic control problems with liquidity risk and price impact. The thesis contains four chapters.The second chapter is devoted to the modeling aspects of a market making problem in a liquidity risk framework under inventory constraints and switching regimes. This formulation can be seen as an extension of previous studies on this subject. The main result is the characterization of the value functions as the unique viscosity solutions to the associated Hamilton-Jacobi-Bellman system. We further enrich our study with some numerical results.In the third section, we introduce a numerical scheme to solve an impulse control problem under state constraints arising from optimal portfolio selection under liquidity risk and price impact. We show that the value function could be obtained as the limit of an iterative procedure where each step is an optimal stopping problem and we use a numerical approximation algorithm based on quantization procedure to compute the value function and the optimal policy. The main result is to prove the convergence of our numerical scheme using monotonicity, stability and consistency properties.In the fourth section, we study a mixed singular and impulse control problem with liquidity risks and constraints. We propose a mathematical modeling to the dividend and investment policy of a firm operating under uncertain environment and liquidity risks. Our main contribution is to show that, under transaction costs and impact on the illiquid asset price, the firm's value function is the unique viscosity solution of a certain Hamilton-Jacobi-Bellman equation. We also formulated an iterative numerical procedure to compute the optimal dividend and investment policy.

Cette thèse étudie différents aspects asymptotiques du modèle de jeux répétés à information incomplète d'un côté à travers une approche temps discret/temps continu. On relie les fonctions valeurs et les stratégies optimales du joueur informé à des problèmes de contrôle stochastique. On étudie la représentation duale de ces problèmes en termes de solution de viscosité d'EDP non-linéaires du premier et du second ordre. Ces résultats sont appliqués dans des modèles de jeux d'échanges financiers servant à identifier des dynamiques de prix d'équilibre en temps continu. Le dernier chapitre étudie un modèle de jeu à somme non-nulle dans lequel des techniques propres aux jeux à somme nulle sont adaptées pour obtenir des résultats asymptotiques.

Nous présentons dans ce mémoire un résumé des travaux concernant tout d'abord les discrétisations de processus stochastiques: processus de diffusion stoppés, équation différentielles stochastiques rétrogrades, développement d'erreur pour les densités d'EDS dirigées par des processus stables symétriques approchées par leur schéma d'Euler. Nous abordons ensuite les estimées de densité pour une certaine classe de processus dégénérés (processus de Langevin et théorème limite local associé, chaine d'oscillateurs bruités) ainsi que quelques applications (bornes de Monte Carlo non asymptotiques).

Ce document se décompose en trois axes: – Le premier s'attache à différents problèmes de filtrage et de statistique pour des processus de diffusion partiellement observés. – Le deuxième traite d'un problème de contrôle stochastique de type ergodique. il s'agit de calculer des lois de commande pour des amortisseurs semi–actifs (contrat avec Renault). – Le dernier traite de quelques problèmes d'homogénéisation pour des processus aléatoires en milieux hétérogène. Il s'agissait à l'origine d'un contrat avec l'IFP pour le développement de méthodes de Monte Carlo pour le calcul de coefficients effectifs.

Ce document est une synthèse de travaux menés depuis 1998 en finance mathématique et probabilité numérique. <br /> <br /> <br /><br />Le chapitre I présente différents résultats obtenus en finance théorique. La première partie concerne les marchés financiers en temps discret avec frictions. On y étudie trois extensions des modèles usuels~: évaluation d'options américaines, modèles à rendements non-linéaires, arbitrage en information incomplète. <br /> Dans la seconde partie, on résume une série de résultats portant sur les problèmes d'existence et de dualité en gestion optimale de portefeuille en temps continu. Il s'agit essentiellement de s'affranchir de trois hypothèses habituellement retenues~: absence de friction, fonctions d'utilité régulières, utilité ne dépendant que de la consommation ou de la richesse terminale. On présente également de nouveaux résultats de bipolarité sur $L^0$ qui sont liés aux problèmes duaux en optimisation de portefeuille. <br /><br /> <br /><br />Le chapitre II rassemble des travaux portant sur la résolution (explicite ou numérique) de problèmes de cibles stochastiques par des techniques de type solutions de viscosité. Les deux premières sections portent sur les cibles stochastiques et leurs liens avec les équations paraboliques. <br />La troisième section porte sur la couverture d'option en présence de coûts de transaction. <br /> <br />Le chapitre III porte sur la discrétisation et l'approximation numérique d'équations différentielles stochastiques rétrogrades (EDSR). Dans un premier temps, on étudie une famille de représentations alternatives permettant le calcul rapide d'un grand nombre d'espérances conditionnelles. Celle-ci est ensuite utilisée pour construire un schéma numérique permettant la résolution des EDSR dans un modèle markovien et le calcul de prix d'options américaines. On présente ensuite de nouveaux résultats obtenus pour les EDSR à sauts et réfléchies. <br /><br />Le chapitre IV traite de la ``randomisation'' (ou canadisation) de l'horizon de temps en contrôle stochastique.

Depuis septembre 2006, je suis maître de conférences à l'université Montesquieu Bordeaux IV en mathématiques appliquées. Je suis membre du GREThA (groupement de recherche en économie théorique et appliquée), de l'IMB (Institut de Mathématiques de Bordeaux, équipe probabilités et statistique) et de l'équipe Inria CQFD (contrôle de qualité et fiabilité dynamique). Depuis mon arrivée à Bordeaux, mes travaux de recherche se poursuivent dans deux directions principales : l'une concerne les processus auto-régressifs de bifurcation sur des arbres binaires et l'autre le développement d'outils numériques pour le contrôle des processus markoviens déterministes par morceaux. Il s'agit de processus en temps continu qui changent de régime de façon markovienne au cours du temps. Ce mémoire présente uniquement mes travaux réalisés à Bordeaux depuis 2006.

Cette thèse se compose de deux parties indépendantes qui portent sur le contrôle stochastique avec des espérances non linéaires et les équations stochastiques rétrogrades (EDSR), ainsi que sur les méthodes numériques de résolution de ces équations. Dans la première partie on étudie une nouvelle classe d'équations stochastiques rétrogrades, dont la particularité est que la condition terminale n'est pas fixée mais vérifie une contrainte non linéaire exprimée en termes de "f-espérances". Ce nouvel objet mathématique est étroitement lié aux problèmes de couverture approchée des options européennes où le risque de perte est quantifié en termes de mesures de risque dynamiques, induites par la solution d'une EDSR non linéaire. Dans le chapitre suivant on s'intéresse aux problèmes d'arrêt optimal pour les mesures de risque dynamiques avec sauts. Plus précisément, on caractérise dans un cadre markovien la mesure de risque minimale associée à une position financière comme l'unique solution de viscosité d'un problème d'obstacle pour une équation intégro-différentielle. Dans le troisième chapitre, on établit un principe de programmation dynamique faible pour un problème mixte de contrôle stochastique et d'arrêt optimal avec des espérances non linéaires, qui est utilisé pour obtenir les EDP associées.La spécificité de ce travail réside dans le fait que la fonction de gain terminal ne satisfait aucune condition de régularité (elle est seulement considérée mesurable), ce qui n'a pas été le cas dans la littérature précédente. Dans le chapitre suivant, on introduit un nouveau problème de jeux stochastiques, qui peut être vu comme un jeu de Dynkin généralisé (avec des espérances non linéaires). On montre que ce jeu admet une fonction valeur et on obtient des conditions suffisantes pour l'existence d'un point selle. On prouve que la fonction valeur correspond à l'unique solution d'une équation stochastique rétrograde doublement réfléchie avec un générateur non linéaire général. Cette caractérisation permet d'obtenir de nouveaux résultats sur les EDSR doublement réfléchies avec sauts. Le problème de jeu de Dynkin généralisé est ensuite étudié dans un cadre markovien.Dans la deuxième partie, on s'intéresse aux méthodes numériques pour les équations stochastiques rétrogrades doublement réfléchies avec sauts et barrières irrégulières, admettant des sauts prévisibles et totalement inaccessibles. Dans un premier chapitre, on propose un schéma numérique qui repose sur la méthode de pénalisation et l'approximation de la solution d'une EDSR par une suite d'EDSR discrètes dirigées par deux arbres binomiaux indépendants (un qui approxime le mouvement brownien et l'autre le processus de Poisson composé). Dans le deuxième chapitre, on construit un schéma en discrétisant directement l'équation stochastique rétrograde doublement réfléchie, schéma qui présente l'avantage de ne plus dépendre du paramètre de pénalisation. On prouve la convergence des deux schémas numériques et on illustre avec des exemples numériques les résultats théoriques. / This thesis consists of two independent parts which deal with stochastic control with nonlinear expectations and backward stochastic differential equations (BSDE), as well as with the numerical methods for solving these equations.We begin the first part by introducing and studying a new class of backward stochastic differential equations, whose characteristic is that the terminal condition is not fixed, but only satisfies a nonlinear constraint expressed in terms of "f - expectations". This new mathematical object is closely related to the approximative hedging of an European option, when the shortfall risk is quantified in terms of dynamic risk measures, induced by the solution of a nonlinear BSDE. In the next chapter we study an optimal stopping problem for dynamic risk measures with jumps.More precisely, we characterize in a Markovian framework the minimal risk measure associated to a financial position as the unique viscosity solution of an obstacle problem for partial integrodifferential equations. In the third chapter, we establish a weak dynamic programming principle for a mixed stochastic control problem / optimal stopping with nonlinear expectations, which is used to derive the associated PDE. The specificity of this work consists in the fact that the terminal reward does not satisfy any regularity condition (it is considered only measurable), which was not the case in the previous literature. In the next chapter, we introduce a new game problem, which can be seen as a generalized Dynkin game (with nonlinear expectations ). We show that this game admits a value function and establish sufficient conditions ensuring the existence of a saddle point . We prove that the value function corresponds to the unique solution of a doubly reected backward stochastic equation (DRBSDE) with a nonlinear general driver. This characterization allows us to obtain new results on DRBSDEs with jumps. The generalized Dynkin game is finally addressed in a Markovian framework.In the second part, we are interested in numerical methods for doubly reected BSDEs with jumps and irregular barriers, admitting both predictable and totally inaccesibles jumps. In the first chapter we provide a numerical scheme based on the penalisation method and the approximation of the solution of a BSDE by a sequence of discrete BSDEs driven by two independent random walks (one approximates the Brownian motion and the other one the compensated Poisson process). In the second chapter, we construct an alternative scheme based on the direct discretisation of the DRBSDE, scheme which presents the advantage of not depending anymore on the penalization parameter. We prove the convergence of the two schemes and illustrate the theoretical results with some numerical examples.

Le travail présenté dans cette thèse a été motivé par des problématiques posées par l'évaluation de contrats échangés sur le marché du gaz: les contrats de stockage et d'approvisionnement en gaz. Ceux-ci incorporent de l'optionalité et des contraintes, ce qui rend leur évaluation difficile dans un contexte de prix de matières premières aléatoires. L'évaluation de ces contrats mène à des problèmes de contrôle stochastique complexes: switching optimal ou contrôle impulsionnel et contrôle stochastique en grande dimension. La première partie de cette thèse est une revue relativement exhaustive de la littérature, mettant en perspective les différentes approches d'évaluation existantes. Dans une deuxième partie, nous considérons une méthode numérique de résolution de problèmes de contrôle impulsionnel basée sur leur représentation comme solution d'EDSRs à sauts contraints. Nous proposons une approximation à temps discret utilisant une pénalisation pour traiter la contrainte et donnons un taux de convergence de l'erreur introduite. Combinée avec des techniques Monte Carlo, cette méthode a été testée numériquement sur trois problèmes: gestion optimale de biomasse, évaluation d'options Swing et de contrats de stockage gaz. Dans une troisième partie, nous proposons une méthode pour l'évaluation d'options dont le payoff dépend de moyennes mobiles de prix sous-jacents. Elle utilise sur une approximation à dimension finie de la dynamique des processus de moyenne mobile, basée sur un développement en série de Laguerre tronquée. Les résultats numériques fournis incluent des exemples de contrats Swing gaziers à prix d'exercice indexés sur moyennes mobiles de prix pétroliers.

L'objectif de ma thèse est d'étudier mathématiquement un indicateur de rupture de volatilité très utilisé par les praticiens en salle de marché. L'indicateur bandes de Bollinger appartient à la famille des méthodes dites d'analyse technique et donc repose exclusivement sur l'historique récente du cours considéré et un principe déduit des observations passées des marchés, indépendamment de tout modèle mathématique. Mon travail consiste à étudier les performances de cet indicateur dans un univers qui serait gouverné par des équations différentielles stochastiques (Black -Scholes) dont le coefficient de diffusion change sa valeur à un temps aléatoire inconnu et inobservable, pour un praticien désirant maximiser une fonction objectif (par exemple, une certaine utilité espérée de la valeur du portefeuille à une certaine maturité). Dans le cadre du modèle, l'indicateur de Bollinger peut s'interpréter comme un estimateur de l'instant de la prochaine rupture. On montre dans le cas des petites volatilités, que le comportement de la densité de l'indicateur dépend de la volatilité, ce qui permet pour un ratio de volatilité assez grand, de détecter via l'estimation de la distribution de l'indicateur dans quel régime de volatilité on se situe. Aussi, dans le cas des grandes volatilités, on montre par une approche via la transformée de Laplace, que le comportement asymptotique des queues de distribution de l'indicateur dépend de la volatilité. Ce qui permet de détecter le changement des grandes volatilités. Ensuite, on s'intéresse à une étude comparative entre l'indicateur de Bollinger et l'estimateur classique de la variation quadratique pour la détection de changement de la volatilité. Enfin, on étudie la gestion optimale de portefeuille qui est décrite par un problème stochastique non standard en ce sens que les contrôles admissibles sont contraints à être des fonctionnelles des prix observés. On résout ce problème de contrôle en s'inspirant de travaux de Pham and Jiao pour décomposer le problème initial d'allocation de portefeuille en un problème de gestion après la rupture et un problème avant la rupture, et chacun de ces problèmes est résolu par la méthode de la programmation dynamique . Ainsi, un théorème de verification est prouvé pour ce problème de contrôle stochastique. / The aim of my thesis is to study mathematically an indicator widely used by the practitioners in the trading market, and designed to detect changes in the volatility term . The Bollinger Bands indicator belongs to the family of methods known as technical analysis which consist in looking t the past price movement in order to predict its future price movements independently of any mathematical model. We study the performance of this indicator in a universe that is governed by a stochastic differential equations (Black-Scholes) such that the volatility changes at an unknown and unobservable random time, for a practitioner seeking to maximize an objective function (for instance, the expected utility of the wealth at a certain maturity). Within the framework of the model, Bollinger indicator can be interpreted as an estimator of the time at which the volatility changes its value. We show that in the case of small volatilities, the density behavior of the indicator depends on the value of the volatility, which allows that for large ratio of volatility, to detect via the distribution estimation in which regime of volatility we are. Also , for the case of large volatilities, we show by an approach via the Laplace transform that the asymptotic tails behavior of the indictor depends on the volatility value. This allows to detect a change for large volatilities. Next, we compare two indicators designed to detect a volatility change: the Bollinger bands and the quadratic variation indicators. Finally, we study the optimal portfolio allocation which is described by a non-standard stochastic problem in view of that the admissible controls need to be adapted to the filtration generated by the prices. We resolve this control problem by an approach used by Pham and Jiao to separate the initial allocation problem into an allocation problem after the rupture and an problem before the rupture, and each one of these problems is resolved by the dynamic programming method. Also, a verification theorem is proved for this stochastic control problem.

Cette thèse porte sur les méthodes numériques pour les équations aux dérivées partielles (EDP) non-linéaires dégénérées, ainsi que pour des problèmes de contrôle d'EDP non-linéaires résultants d'un nouveau problème de transport optimal. Toutes ces questions sont motivées par des applications en mathématiques financières. La thèse est divisée en quatre parties. Dans une première partie, nous nous intéressons à la condition nécessaire et suffisante de la monotonie du $\theta$-schéma de différences finies pour l'équation de diffusion en dimension un. Nous donnons la formule explicite dans le cas de l'équation de la chaleur, qui est plus faible que la condition classique de Courant-Friedrichs-Lewy (CFL). Dans une seconde partie, nous considérons une EDP parabolique non-linéaire dégénérée et proposons un schéma de type ''splitting'' pour la résoudre. Ce schéma réunit un schéma probabiliste et un schéma semi-lagrangien. Au final, il peut être considéré comme un schéma Monte-Carlo. Nous donnons un résultat de convergence et également un taux de convergence du schéma. Dans une troisième partie, nous étudions un problème de transport optimal, où la masse est transportée par un processus d'état type ''drift-diffusion'' controllé. Le coût associé est dépendant des trajectoires de processus d'état, de son drift et de son coefficient de diffusion. Le problème de transport consiste à minimiser le coût parmi toutes les dynamiques vérifiant les contraintes initiales et terminales sur les distributions marginales. Nous prouvons une formule de dualité pour ce problème de transport, étendant ainsi la dualité de Kantorovich à notre contexte. La formulation duale maximise une fonction valeur sur l'espace des fonctions continues bornées, et la fonction valeur correspondante à chaque fonction continue bornée est la solution d'un problème de contrôle stochastique optimal. Dans le cas markovien, nous prouvons un principe de programmation dynamique pour ces problèmes de contrôle optimal, proposons un algorithme de gradient projeté pour la résolution numérique du problème dual, et en démontrons la convergence. Enfin dans une quatrième partie, nous continuons à développer l'approche duale pour le problème de transport optimal avec une application à la recherche de bornes de prix sans arbitrage des options sur variance étant donnés les prix des options européennes. Après une première approximation analytique, nous proposons un algorithme de gradient projeté pour approcher la borne et la stratégie statique correspondante en options vanilles.