Ce travail est consacré au problème de construction des tests d'ajustement dans le cas des processus stochastiques observés en temps continu. Comme modèles d'observations, nous considérons les processus de diffusion avec « petit bruit » et ergodique et le processus de Poisson non homogène. Sous l'hypothèse nulle, nous traitons le cas où chaque modèle dépend d'un paramètre inconnu unidimensionnel et nous proposons l'estimateur de distance minimale pour ce paramètre. Notre but est la construction des tests d'ajustement « asymptotically distribution free » (ADF) de niveau asymtotique α ϵ (0,1) dans le cas de cette hypothèse paramétrique pour les modèles traités. Nous montrons alors que la limite de chaque statistique étudiée ne dépend ni du modèle ni du paramètre inconnu. Les tests d'ajustement basés sur ces statistiques sont donc ADF. L'objectif principal de ce travail est la construction d'une transformation linéaire spéciale. En particulier, nous résolvons l'équation de Fredholm du second type avec le noyau dégénéré. Sa solution nous permet de construire la transformation linéaire désirée. Ensuite, nous montrons que l'application de cette transformation aux statistiques de base étudiées dans chaque modèle nous aide à introduire des statistiques ayant la même limite (l'intégrale du carrée du processus de Wiener). Cette dernière est « distribution free » vu qu'elle ne dépend ni du modèle ni du paramètre inconnu. Par conséquent, nous proposons des tests d'ajustement ADF en se basant sur cette transformation linéaire pour les processus de diffusion avec « petit bruit » et ergodique et le processus de Poisson non homogène. / This work is devoted to the problem of the construction of several goodness of-fit (GoF) tests in the case of somestochastic processes observed in continuous time. As models of observations, we take "small noise" and ergodic diffusionprocesses and an inhomogeneous Poisson process. Under the null hypothesis, we treat the case where each model depends on an unknown one-dimensional parameter and we consider the minimum distance estimator for this parameter. Our goal is to propose "asymptotically distribution free" (ADF) GoF tests of asymptotic size α ϵ (0,1) in the case of the parametric null hypotheses for the considered models. Indeed, we show that the limit of each studied statistic does not depend on the model and the unknown parameter. Therefore, the tests based on these statistics are ADF.The main purpose of this work is to construct a special linear transformation. In particular, we solve Fredholm equation ofthe second kind with degenerated kernel. Its solution gives us the desired linear transformation. Next, we show that theapplication of this transformation to the basic statistics allows us to introduce statistics with the same limit (the integral of the square of the Wiener process). The latter is "distribution free" because it does not depend on the models and the unknown parameter. Therefore, we construct the ADF GoF tests which are based on this linear transformation for the diffusion ("small noise" and ergodic) and inhomogeneous Poisson processes.

Lors de la validation des modèles de séries chronologiques, une hypothèse qui peut s'avérer importante porte sur la loi des données. L'approche préconisée dans ce mémoire utilise les tests lisses d'ajustement. Ce mémoire apporte des développements théoriques et empiriques des tests lisses pour les modèles autorégressifs moyennes mobiles (ARMA) vectoriels. Dans des travaux précédents, Ducharme et Lafaye de Micheaux (2004) ont développé des tests lisses d'ajustement reposant sur les résidus des modèles ARMA univariés. Tagne Tatsinkou (2016) a généralisé les travaux dans le cadre des modèles ARMA vectoriels (VARMA), qui s'avèrent potentiellement utiles dans les applications avec données réelles. Des considérations particulières au cas multivarié, telles que les paramétrisations structurées dans les modèles VARMA sont abordées. Les travaux de Tagne Tatsinkou (2016) sont complétés selon les angles théoriques et des études de simulations additionnelles sont considérées. Les nouveaux tests lisses reposent sur des familles de polynômes orthogonaux. Dans cette étude, une attention particulière est accordée aux familles de Legendre et d'Hermite. La contribution théorique majeure est une preuve complète que la statistique de test est invariante aux transformations linéaires affines lorsque la famille d'Hermite est adoptée. Les résultats de Tagne Tatsinkou (2016) représentent une première étape importante, mais ils sont incomplets quant à l'utilisation des résidus du modèle. Les tests proposés reposent sur une famille de densités sous les hypothèses alternatives d'ordre k. La sélection automatique de l'ordre maximal, basée sur les résultats de Ledwina (1994), est discutée. La sélection automatique est également implantée dans nos études de simulations. Nos études de simulations incluent des modèles bivariés et un modèle trivarié. Dans une étude de niveaux, on constate la bonne performance des tests lisses. Dans une étude de puissance, plusieurs compétiteurs ont été considérés. Il est trouvé que les tests lisses affichent des propriétés intéressantes de puissance lorsque les données proviennent de modèles VARMA avec des innovations dans la classe de lois normales contaminées. / When validating time series models, the distribution of the observations represents a potentially important assumption. In this Master's Thesis, the advocated approach uses smooth goodness-of-fit test statistics. This research provides theoretical and empirical developments of the smooth goodness of fit tests for vector autoregressive moving average models (VARMA). In previous work, Ducharme and Lafaye de Micheaux (2004) developed smooth goodness-of-fit tests designed for the residuals of univariate ARMA models. Later, Tagne Tatsinkou (2016) generalized the work within the framework of vector ARMA (VARMA) models, which prove to be potentially useful in real applications. Structured parameterizations, which are considerations specific to the multivariate case, are discussed. The works of Tagne Tatsinkou (2016) are completed, according to theoretical angles, and additional simulation studies are also considered. The new smooth tests are based on families of orthogonal polynomials. In this study, special attention is given to Legendre's family and Hermite's family. The major theoretical contribution in this work is a complete proof that the test statistic is invariant to linear affine transformations when the Hermite family is adopted. The results of Tagne Tatsinkou (2016) represent an important first step, but they were incomplete with respect to the use of the model residuals. The proposed tests are based on a family of densities under alternative hypotheses of order k. A data driven method to choose the maximal order, based on the results of Ledwina (1994), is discussed. In our simulation studies, the automatic selection is also implemented. Our simulation studies include bivariate models and a trivariate model. In the level study, we can appreciate the good performance of the smooth tests. In the power study, several competitors were considered. We found that the smooth tests displayed interesting power properties when the data came from VARMA models with innovations in the class of contaminated normal distributions.

Cette thèse étudie différents mécanismes par lesquels l'immobilier des entreprises influe sur l'investissement, l'emploi et la mobilité des Sociétés Non-Financières (SNFs). L'actif immobilier représente une part très importante de la valeur de l'actif des entreprises et les locaux constituent souvent un des principaux postes de dépenses des SNFs. Les prix de l'immobilier ont un effet sur la valeur de l'actif que les entreprises peuvent déposer en garantie et sur le coût des facteurs de production. Dans le cadre d'un marché du crédit frictionnel, la capacité d'emprunt des entreprises peut être accrue par une hausse de la valeur de marché des actifs. Les deux premiers chapitres de cette thèse étudient cet effet de collatéral et ses conséquences sur l'investissement et l'emploi. Le premier chapitre présente une modélisation dynamique qui met l'accent sur le comportement des variables relatives au marché du travail. Le second chapitre explore les effets hétérogènes entre entreprises en analysant des données microéconomiques. Le dernier chapitre porte sur les conséquences des spécificités des coûts d'ajustement de l'immobilier. En étudiant le comportement de mobilité d'entreprises qui sont soumises à des coûts de déménagement différenciés, nous mettons en évidence un effet notable des coûts associés au changement de la taille des locaux sur la dynamique de l'emploi. / This thesis studies channels through which corporate real-estate affects investment, employment and mobility of Non-Financial Corporations (NFCs). Real-estate assets account for a sizable share of firms' asset value and premises are often one of the main expenditure items of NFCs. Real-estate prices hence have a bearing on the value of firms' pledgeable assets and on the cost of inputs. In a frictional credit market, the firms' borrowing capacity can be enhanced by an increase in asset's value. The first two chapters of this thesis study this collateral channel and its effects on investment and employment. The first chapter proposes a dynamic setting with a focus on labor market variables whereas the second explores heterogeneous effects across firms, based on micro-data. The last chapter examines the consequences of the peculiarities of real-estate adjustment costs. Studying the relocation behaviour of firms facing varying moving costs, we document important effects of the costs associated with a change in the size of the premises on the employment dynamics.