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Inference of regulatory relations in dynamical systems is a promising active research area. Recently, most of the investigations in this field have been stimulated by the researches in functional genomics. In this thesis, the inferential modeling problem for switching hybrid systems is studied. The hybrid systems refers to dynamical systems in which discrete and continuous variables regulate each other, in other words the jumps and flows are interrelated. In this study, piecewise linear approximations are used for modeling purposes and it is shown that piecewise linear models are capable of displaying the evolutionary characteristics of switching hybrid systems approxi- mately. For the mentioned systems, detection of switching instances and inference of locally linear parameters from empirical data provides a solid understanding about the system dynamics. Thus, the inference methodology is based on these issues. The primary difference of the inference algorithm is the idea of transforming the switch- ing detection problem into a jump detection problem by derivative estimation from discrete data. The jump detection problem has been studied extensively in signal processing literature. So, related techniques in the literature has been analyzed care- fully and suitable ones adopted in this thesis. The primary advantage of proposed method would be its robustness in switching detection and derivative estimation. The theoretical background of this robustness claim and the importance of robustness for real world applications are explained in detail.

Les marchés financiers sont sujets quotidiennement à la diffusion de statistiques économiques ainsi que leurs prévisions par des institutions publiques et privées. Ces annonces sont prévues ou non prévues. Les annonces prévues sont organisées selon un calendrier connu à l’avance par tous les opérateurs. Ces annonces telles que les statistiques d'activité, d’exportation ou de sentiments, sont publiées une fois par mois par des agences spécialisées telles que Bloomberg. La diffusion d’une statistique économique ou financière est toujours précédée par la publication de sa prévision calculée comme la médiane de toutes les prévisions individuelles fournies par les agents. Cette médiane est un proxy de la vision commune des opérateurs et aide à la construction d'une représentation collective de l'environnement économique. Le premier chapitre de ma thèse a pour objectif d'analyser l'hétérogénéité dans la prévision des annonces macroéconomiques est testée grâce à des données mensuelles de prévisions issues d'enquêtes conduites par Bloomberg, sur une série d'indicateurs macroéconomiques. S’ensuit alors une deuxième problématique. Quels sont aux yeux des investisseurs, les critères qui permettent de considérer qu’une annonce est plus importante qu’une autre ? L’analyse du processus par lequel une information est incorporée dans les cours, nous a éclairés sur l’existence d’une forte rotation dans les statistiques considérées comme importantes (Market Mover indicators). Le deuxième chapitre tente donc de répondre à cette problématique. Dans un dernier chapitre je m’interroge sur la dynamique des prix post-publications d’annonces macroéconomiques et financières. Des connections sont réalisées entre les Jumps sur les cours des actifs et les annonces macroéconomiques, financières mais aussi imprévues. / Financial markets are subjected daily to the diffusion of economic indicators and their forecasts by public institutions and even private ones. These annoncements can be scheduled or unscheduled. The scheduled announcements are organized according to a specific calendar and known in advance by all operators. These news such as activity indicators, credit, export or sentiments’ surveys, are published monthly or quarterly by specialized agencies to all operators in real time. Our thesis contributes to diferent literatures and aims to thoroughly analyze the three phases of the diffusion process of new information on financial markets : anticipation of the announcement before its publication, interest that arouse its publication and impact of its publication on market dynamics. The aim of the first chapter is to investigate heterogeneity in macroeconomic news forecasts using disaggregate data of monthly expectation surveys conducted by Bloomberg on macroeconomic indicators from January 1999 to February 2013. The second chapter examines the impact of surprises associated with monthly macroeconomic news releases on Treasury-bond returns, by paying particular attention to the moment at which the information is published in the month. In the third chapter we examine the intraday effects of surprises from scheduled and unscheduled announcements on six major exchange rate returns (jumps) using an extension of the standard Tobit model with heteroskedastic and asymmetric errors.