Cette thèse se décompose en six chapitres plus ou moins distincts. Cependant, tous font appel au calcul de Malliavin, aux notions de processus gaussien et processus de Lévy, et à leur utilisation en statistique. Chacune des trois parties a fait l'objet de deux articles. <br />Dans la première partie, nous établissons les théorèmes d'Itô et deTanaka pour le mouvement brownien bifractionnaire multidimensionnel. Ensuite nous étudions l'existence de la densité d'occupation pour certains processus en relation avec le mouvement brownien fractionnaire.<br />Dans la deuxième partie, nous analysons, dans un premier temps, le comportement asymptotique de la variation cubique pour le processus de Rosenblatt. Dans un deuxième temps, nous construisons d'une part des estimateurs efficace pour la dérive de mouvement brownien fractionnaire et d'autre part des estimateurs biaisés de type James-Stein qui dominent, sous le riqsue quadratique usuel, l'estimateur du maximum de vraisemblance.<br />La dernière partie présente deux travaux. Dans le premier, nous utilisons une approche menant à un calcul de Malliavin pour les processus de Lévy, qui a été développée récemment par Solé et al. , et nous étudions des processus anticipés de type intégrale d'Itô-Skorohod sur l'espace de Lévy. Dans le deuxième, nous étudions le lien entre les processus stables et les processus auto-similaires, à travers des processus qui sont infiniment divisibles en temps.

L'objectif de cette thèse est de construire un modèle statistique de la distribution des tailles des gisements d'hydrocarbures qui existent dans le sous-sol d'un bassin sédimentaire, ainsi que de celle des découvertes déjà effectuées. L'estimation des paramètres de ce modèle via l'estimation de la densité des observations par sélection de modèles de polynômes par morceaux par maximum de vraisemblance pénalisé nous permet de déduire des estimations du nombre de gisements restant à découvrir, par classe de taille. Nous supposons que l'ensemble des tailles des champs qui existent dans la nature est un échantillon d'effectif inconnu d'une loi de Lévy-Pareto de paramètre lui-même inconnu. Les champs déjà découverts en représentent un sous échantillon sans remise biaisé par un "effet taille", dont les probabilités d'inclusion sont à estimer. Nous montrons que la densité des observations est le produit de la densité sous-jacente et d'une fonction de pondération inconnue représentant le biais dans le tirage. Une partition arbitraire de l'intervalle des tailles étant fixée (un modèle), les solutions analytiques des programmes de maximisation de la vraisemblance permettent d'estimer le paramètre de la loi sous-jacente ainsi que la fonction de pondération supposée en escalier et basée sur la partition. Nous ajoutons éventuellement une contrainte de monotonie sur cette dernière, rendant compte du fait que plus un objet est grande taille et plus sa probabilité d'avoir été découvert est importante. Des estimateurs de type Horvitz-Thompson permettent alors de conclure. Nous faisons ensuite varier les partitions au sein de différentes classes et démontrons un théorème de sélection de modèles permettant de choisir la partition la mieux adaptée, en terme de risques Hellinger et Kullback de l'estimateur associé. Nous concluons par des simulations, ainsi que plusieurs applications à des données réelles de bassins sédimentaires de quatre continents pour illustrer les aspects tant théoriques que pratiques de notre modélisation.

<p>Lévy flights and Lévy walks are two mathematical models used to describe anomalous diffusion(i.e. those having mean square displacements nonlinearly related to time (as opposed to Brownian motion)). Lévy flights follow probability distributions p(|<strong>r</strong>|) yielding infinite mean square displacements since some rare steps are very long. Lévy walks, however, have coupled space-time probability distributions penalising very long steps. Both Lévy flights and Lévy walks are dominated by a few long steps, but most steps are much, much smaller. The semi-experimental part ofthis work dealt with how fluorescent probes moved in systems of cationic starch and latex/solutions of dodecyl trimethyl ammonium bromide, respectively. Visually, no Lévy walks couldbe detected. However, mathematical regression suggested enhanced diffusion and subdiffusion. Moreover, time-dependent diffusion coefficients were calculated. Also examined was how Microsoft Excel could be used to generate normal diffusion as well as anomalous diffusion.</p> / <p>Lévyflygningar och Lévypromenader är matematiska modeller som används för att beskriva anomal diffusion (i.e. dessa då medelvärdet av kvadratförflyttningarna är icke-linjärt relaterat tilltiden (till skillnad från Brownsk rörelse)). Lévyflygningar följer sannolikhetsfördelningar p(|<strong>r</strong>|)som ger oändliga medelkvadratförflyttningar eftersom vissa steg är väldigt långa. Lévypromenader,å andra sidan, har kopplade rum-tid-sannolikhetsfördelningar som kraftigt reducerar demycket långa stegen. Både Lévyflygningar och -promenader domineras av ett fåtal långa steg ävenom de flesta steg är mycket, mycket mindre. Den semiexperimentella delen av detta arbetestuderade hur fluorescerande prober rör sig i katjonisk stärkelse respektive latex/lösningar avdodecyltrimetylammoniumbromid. Inga Lévypromenader kunde ses. Emellertid taladematematisk regression för att superdiffusion och subdiffusion förelåg. Tidsberoende diffusionskoefficienter beräknades också. I detta arbete undersöktes även hur Microsoft Excel kan användas för att generera både normal och anomal diffusion.</p>

Lévy flights and Lévy walks are two mathematical models used to describe anomalous diffusion(i.e. those having mean square displacements nonlinearly related to time (as opposed to Brownian motion)). Lévy flights follow probability distributions p(|r|) yielding infinite mean square displacements since some rare steps are very long. Lévy walks, however, have coupled space-time probability distributions penalising very long steps. Both Lévy flights and Lévy walks are dominated by a few long steps, but most steps are much, much smaller. The semi-experimental part ofthis work dealt with how fluorescent probes moved in systems of cationic starch and latex/solutions of dodecyl trimethyl ammonium bromide, respectively. Visually, no Lévy walks couldbe detected. However, mathematical regression suggested enhanced diffusion and subdiffusion. Moreover, time-dependent diffusion coefficients were calculated. Also examined was how Microsoft Excel could be used to generate normal diffusion as well as anomalous diffusion. / Lévyflygningar och Lévypromenader är matematiska modeller som används för att beskriva anomal diffusion (i.e. dessa då medelvärdet av kvadratförflyttningarna är icke-linjärt relaterat tilltiden (till skillnad från Brownsk rörelse)). Lévyflygningar följer sannolikhetsfördelningar p(|r|)som ger oändliga medelkvadratförflyttningar eftersom vissa steg är väldigt långa. Lévypromenader,å andra sidan, har kopplade rum-tid-sannolikhetsfördelningar som kraftigt reducerar demycket långa stegen. Både Lévyflygningar och -promenader domineras av ett fåtal långa steg ävenom de flesta steg är mycket, mycket mindre. Den semiexperimentella delen av detta arbetestuderade hur fluorescerande prober rör sig i katjonisk stärkelse respektive latex/lösningar avdodecyltrimetylammoniumbromid. Inga Lévypromenader kunde ses. Emellertid taladematematisk regression för att superdiffusion och subdiffusion förelåg. Tidsberoende diffusionskoefficienter beräknades också. I detta arbete undersöktes även hur Microsoft Excel kan användas för att generera både normal och anomal diffusion.

The family of stable distributions represents an important generalization of the Gaussian family; stable random variables obey a generalized central limit theorem where the assumption of finite variance is replaced with one of power law decay in the tails. Possessing heavy tails, asymmetry, and infinite variance, non-Gaussian stable distributions can be suitable for inference in settings featuring impulsive, possibly skewed noise. A general lack of analytical form for the densities and distributions of stable laws has prompted research into computational methods of estimation. This report introduces stable distributions through a discussion of their basic properties and definitions in chapter 1. Chapter 2 surveys applications, and chapter 3 discusses a number of procedures for inference, with particular attention to time series models in the ARMA setting. Further details and an application can be found in the appendices. / text

Victor-Levy Beaulieu's novels all centre around the search for the sacred, a quest for meaning and the Absolute which is accomplished through self-degradation and transgression. In order to define and analyse the need for the sacred that motivates Beaulieu's characters (a need that is at the very heart of the literary project of both the prolific Quebec author and his fictional alter ego, Abel Beauchemin), we will focus on the following novels: La nuitte de Malcomm Hudd (1969), Un reve quebecois (1972) and Oh Miami, Miami, Miami (1973). By means of an analysis of three essential aspects of Beaulieu's writing---the relationship to time and space, the role of women in the male character's universe, and the function of violence---we will show how the author represents, in his novels, the complex interplay of (i) the two modes (the sacred and the profane) of existence, (ii) the bipolar nature of the sacred itself and (iii) the complicity linking taboo and transgression.

An estimation methodology to deal with fractionally integrated processes of Ornstein- Uhlenbeck type is proposed. The methodology is based on the continuous Whittle contrast. A simulation study is performed by driving this process with a symmetric CGMY background Lévy process.

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In the last decade, a considerable growth has been added to the volume of the credit risk derivatives market. This growth has been followed by the current financial market turbulence. These two periods have outlined how significant and important are the credit derivatives market and its products. Modelling-wise, this growth has parallelised by more complicated and assembled credit derivatives products such as mth to default Credit Default Swaps (CDS), m out of n (CDS) and collateralised debt obligation (CDO). In this thesis, the Lévy process has been proposed to generalise and overcome the Credit Risk derivatives standard pricing model's limitations, i.e. Gaussian Factor Copula Model. One of the most important drawbacks is that it has a lack of tail dependence or, in other words, it needs more skewed correlation. However, by the Lévy Factor Copula Model, the microscopic approach of exploring this factor copula models has been developed and standardised to incorporate an endless number of distribution alternatives those admits the Lévy process. Since the Lévy process could include a variety of processes structural assumptions from pure jumps to continuous stochastic, then those distributions who admit this process could represent asymmetry and fat tails as they could characterise symmetry and normal tails. As a consequence they could capture both high and low events¿ probabilities. Subsequently, other techniques those could enhance the skewness of its correlation and be incorporated within the Lévy Factor Copula Model has been proposed, i.e. the 'Stochastic Correlated Lévy Factor Copula Model' and 'Lévy Random Factor Loading Copula Model'. Then the Lévy process has been applied through a number of proposed Pricing Basket CDS&CDO by Lévy Factor Copula and its skewed versions and evaluated by V-FFT limiting and mixture cases of the Lévy Skew Alpha-Stable distribution and Generalized Hyperbolic distribution. Numerically, the characteristic functions of the mth to default CDS's and (n/m) th to default CDS's number of defaults, the CDO's cumulative loss, and loss given default are evaluated by semi-explicit techniques, i.e. via the DFT's Fast form (FFT) and the proposed Very Fast form (VFFT). This technique through its fast and very fast forms reduce the computational complexity from O(N2) to, respectively, O(N log2 N ) and O(N ).

Les processus de Markov auto-similaires apparaissent souvent dans diverses parties de la théorie de probabilités comme limites de processus normalisés. La propriété de Markov ajoutée à l'auto-similarité fournit des propriétés très intéressantes comme l'avait remarqué Lamperti. La première partie de cette thèse est consacrée à l'étude de l'enveloppe inférieure et supérieure au moyen de test intégraux et de lois du logarithme itéré pour une classe suffisamment grandes des processus de Markov auto-similaires positifs et quelques processus associés, comme le minimum futur et le processus de Markov auto-similaire positif réflechi en son minimum futur. La seconde partie concernent à l'étude des forêt de Lévy stables conditionnés par leur taille et leur masse. En particulier, un principe d'invariance est établi pour la forêt de Galton-Watson conditionnée par leur taille et leur masse.