Cette thèse étudie le rôle joué par les investisseurs financiers sur les marchés des matières premières, connu sous le nom de financiarisation des matières premières. Elle est constituée d’une partie théorique et d’une autre empirique. Les recherches menées visent à étudier la participation des investisseurs, détenant des portefeuilles d’actions, aux marchés à terme de matières premières, pour des raisons de diversification. De plus, cette diversification peut être obtenue en investissant dans un panier de produits de base. Le premier chapitre analyse théoriquement l’interaction entre le marché des matières premières et celui des actions. Le deuxième chapitre étudie empiriquement l’impact du choix des investisseurs financiers sur la prime de risque des contrats à terme sur les matières premières. Il s’intéresse principalement à trois produits de base : pétrole brut (WTI), fioul pour chauffage et gaz naturel. Le troisième chapitre étudie théoriquement l’intégration de deux marchés de matières premières. Nous clarifions certaines considérations concernant l’effet de la financiarisation sur lesquelles la littérature existante reste hésitante. Nous démontrons le pouvoir d’influence qu’exercent les investisseurs sur le marché des matières premières. Toutefois, ceci dépend de la nature de la position de l’investisseur sur le marché à terme. De manière générale, la financiarisation entraîne la hausse des prix spot, des prix des contrats à terme et des niveaux des stocks. Nous montrons aussi que les investisseurs représentent un canal de transmission entre les marchés de matières premières. Leurs effets étendus se limitent à la corrélation croisée des marchés de matières premières. Enfin, nous montrons que les rendements des marchés d’actions sont devenus un déterminant de la prime de risque des contrats à terme après la crise financière de 2008. Cet effet des rendements des actions est indifférent entre les maturités courtes et longues. / This dissertation studies the role of financial investors on commodity markets, which is referred as financialization of commodity. The content of the dissertation splits to theoretical and empirical work. The implemented researches are motivated by the participation of investors, who own stock portfolios, in commodity futures markets for diversification reasons. Furthermore, that diversification is likely achieved by investing in a basket of commodities. The first chapter investigates, theoretically, the interaction between commodity and stock markets. The second chapter studies, empirically, the impact of financial investors on the commodities futures risk premium. It focuses on studying three commodities: crude oil (WTI), heating oil and natural gas. The third chapter examines, theoretically, the integration between two commodity markets. We clarify the hesitating of the previous literature in finding evidences of the impact of financialization. We confirm the influential power of investment in commodity market. However, that depends on the financial investors positions taken in the futures market. Generally, financialization increases the spot prices, the futures prices and inventory levels. We find, also, that investors are a transmission channel between commodity markets. Their effects spread out restricted to the cross commodity markets correlation. Finally, stock market returns became effective determinant of the futures risk premium after 2008 financial crisis. Also, the effect of the stock returns indifferent between short and long maturities.

[pt] Tipicamente, a literatura de curva de juros assume que taxas de juros para horizontes longos são compostas por expectativas de taxas de juros curtas que devem vigorar nesse horizonte longo e/ou um prêmio de risco. O objetivo deste trabalho é mostrar evidência de que o peso relativo de um componente expectacional vis-à-vis um componente de prêmio de risco pode depender do tempo e do estado da economia. Ademais, a probabilidade de um Regime da Teoria das Expectativas mostra-se relacionado ao ciclo de negócios. Ainda, os resultados indicam que ao se incorporar a probabilidade destes regimes, é possível intensficar o poder preditivo do diferencial entre os juros longos e o curto tanto para excesso de retornos quanto para atividade econômica. / [en] The yield curve literature typically decomposes long-term interest rates into expected future short-term rates and a risk premium. We show that the relative importance of the expectational component vis-à-vis the risk premium component can be time-varying and state-dependent. Further, the likelihood of an Expectations Hypothesis (EH) State has a clear relation to the business cycle. Moreover, our results indicate that incorporating the probability of these EH states boosts the predictive power of the benchmark yield curve measure, the term spread, both for future excess bond returns and economic activity.

[pt] Esta tese é composta por dois ensaios sobre finanças empíricas. O primeiro se concentra nos mercados de câmbio e apresenta medidas de mudanças na inclinação da estrutura de curto prazo das taxas de juros para os EUA e outros países de G10, usando contratos de futuros de 3 e 6 meses. Essas mudanças na inclinação têm impacto imediato nos retornos da moeda e também forte efeito retardado nas semanas seguintes, o que implica que as moedas são previsíveis tanto dentro quanto fora da amostra. Os investidores que condicionam na inclinação para negociar taticamente uma carteira comprada em moedas G10 contra o Dólar americano melhoram os índices de Sharpe para 0,4-0,9, em relação a 0,15 de uma estratégia de buy and hold. Uma carteira de moeda neutra em dólares que classifica as moedas dos países do G10 de acordo com a inclinação no cross-section também oferece índices de Sharpe mais altos do que outras estratégias de moeda como o carry trade. Essas descobertas são compatíveis com uma reação defasada do mercado de câmbio às informações sobre taxas de juros. O segundo ensaio propõe uma nova medida que usa apenas informações de dispersão cross-section de betas do modelo CAPM para prever retornos agregados de mercado para os EUA. Esta escolha de preditores é baseada em argumentos teóricos simples de que as medidas associadas à dispersão dos betas do CAPM, em alguns cenários, devem ser relacionadas aos retornos futuros de mercado esperados. Essas medidas de dispersão de fato prevêem o prêmio de risco de mercado em vários horizontes e fornecem alto poder preditivo dentro e fora da amostra. O R2 fora da amostra atinge até 10 porcento na frequência anual (0,7 porcento mensal) e são robustos a diferentes janelas de estimação. Ao contrário da maioria das medidas encontradas na literatura, a nossa não é baseado em preço ou valuation ratios. Nossas medidas variam com o ciclo econômico e se correlacionam com outras variáveis de previsão comumente usadas, como razões de dividendo-preço e consumo-riqueza, mas fornecem poder explicativo acima e além dos preditores padrão. Nossos resultados fornecem evidências adicionais de que a dispersão dos betas ao longo do tempo é função da variação temporal do prêmio de risco de mercado. / [en] The thesis is composed of two essays on empirical finance. The first focuses on FX markets and presents measures of interest rates shortterm structure slope changes for the US and other G10 countries using 3- and 6-month futures contracts. These changes in slopes have immediate impact on currency returns but also a strong delayed effect over the following weeks, implying that currencies are predictable both in and outof-sample. Investors that condition on slope to tactically trade a long G10 portfolio improve Sharpe ratios to 0.4-0.9, relative to 0.15 for a buy-andhold strategy. A dollar-neutral currency portfolio that sorts G10 country currencies on the cross-section slope also deliver higher Sharpe ratios than other currency strategies, such as the carry trade. These findings are compatible with delayed currency market reaction to information in interest rates. The second essay proposes a novel measure that solely use crosssectional dispersion information on CAPM betas to forecast aggregate market returns for the US. This choice of predictors is based on simple theoretical arguments that measures associated with the dispersion of CAPM betas, in some settings, should be related with expected future market returns. We find that these dispersion measures do indeed forecast market risk premium over multiple horizons and deliver high in-sample and out-of-sample predictive power: out-of-sample R2 reaches up to 10 percent at the annual frequency (0.7 percent monthly) and are robust to different estimation windows. Unlike most measures in the literature, ours is not a price- or valuation-based ratio. Our approach is also an alternative to models that use the cross-section of valuation ratios to infer the conditional market risk premium. Our measures vary with the business cycle and correlate with other commonly used forecasting variable such as dividend-price or consumption-wealth ratios, but they provide explanatory power above and beyond the standard predictors. Our findings provide additional evidence that the betas dispersion across time is a function of time varying risk premium.

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本文係針對臺灣50指數期貨與基金於2003年6月30日上市之後，臺灣期貨及現貨市場報酬率間領先落後關係與波動性的變化來進行探討。研究分為兩部份，第一部份是觀察臺灣50指數期貨與現貨之間的關聯性，並探討臺灣加權股價指數、金融保險類股股價指數及電子類股股價指數期貨與現貨市場間的變化；第二部份是採用可模擬現貨走勢的臺灣50指數基金、國泰金及臺積電的股價來做為現貨的替代變數，觀察其與期貨之間的關連性是否與第一部份的結果類似，若是實證結果極為相同，則相關機構與一般投資人將可運用各期貨與其標的指數中市值最大的股票來進行套利操作。此外，本文在進行模型估計時，首度採用一階段估計法，來聯合估計雙變量GARCH模型中的條件平均數方程式與條件變異數方程式，以避免過去相關文獻將兩條方程式個別估計時所造成的估計誤差。 實證結果所獲得的重要結論如下：首先，臺灣期貨市場的發展仍未趨成熟，並不具有價格發現的功能，在考慮風險溢酬方面，僅有臺灣50指數期貨與現貨的投資人會在報酬率之外，額外要求用以補償的風險溢酬，再者，臺灣50指數期貨與基金的上市，並沒有對臺灣現有的期貨與現貨市場造成顯著的影響，然而，替代變數並不能完全取代現貨指數，但相較之下，國泰金在臺灣50指數期貨與基金上市之後的那段期間模擬成效最好。 / This paper investigates the change of lead-lag relationship in returns and volatilities in Taiwan futures and spot markets after the introduction of Taiwan 50 Futures and Taiwan Top50 Tracker Fund (TTT) on June 30, 2003. The study divides into two parts. The first part examines the relationship between Taiwan 50 Futures and spot markets, and also discusses the change of Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted Stock Index, Taiwan Stock Exchange Banking and Insurance Sector Index, and Taiwan Stock Exchange Electronic Sector Index in futures and spot markets. Another part uses the stock price of TTT, Cathay Financial Holding Company and Taiwan Semiconductor Manufacturing Company as the substitutive variables of spot index and goes a step further to examine the relationships between them and futures individually. Additionally, this research used One-Pass Method for first time to estimate jointly the conditional mean equation and conditional variance equation of Bivariate GARCH Model to avoid estimating error in previous relative studies with Two-Pass Method. The major empirical results are as follows: first, the development of Taiwan futures market is incomplete. The futures market does not play the price discovery role to the spot market. Second, under the consideration of risk premium, only investors in Taiwan 50 Futures and spot markets would ask for compensated risk premium excepting returns. Third, the opening of Taiwan 50 Futures and TTT does not influence significantly Taiwan futures and spot markets. Last but not least, these substitutive variables can not replace spot index perfectly. However, comparing with others, the stock price of Cathay Financial Holding Company is the very model of Taiwan Stock Exchange Banking and Insurance Sector Index after the introduction of Taiwan 50 Futures and TTT.

Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011. / This thesis consists of three chapters on the topics of portfolio choice in a high-dimensional context, and risk measurement. The first chapter addresses the estimation error issue that arises when constructing large portfolios in the mean-variance framework. The second chapter investigates the relevance of currency risk for optimal domestic portfolios, evaluates their ability of to diversify away currency risk, and study the links between portfolio weights stability and currency risk. Finally, under the assumption that decision makers are pessimistic, the third chapter derives the risk premium, propose a measure of the degree of pessimism, and provide a statistical framework for their estimation. The first chapter improves the performance of the optimal portfolio weig-hts obtained under the mean-variance framework of Markowitz (1952). Indeed, these weights give unsatisfactory results, when the mean and variance are replaced by their sample counterparts (plug-in rules). This problem is amplified when the number of assets is large and the sample covariance is singular or nearly singular. The chapter investigates four regularization techniques to stabilizing the inverse of the covariance matrix: the ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman, and LARS Lasso. These four methods involve a tuning parameter that needs to be selected. The main contribution is to derive a data-based method for selecting the tuning parameter in an optimal way, i.e. in order to minimize the expected loss in utility of a mean-variance investor. The cross-validation type criterion derived is found to take a similar form for the four regularization methods. The resulting regularized rules are compared to the sample-based mean-variance portfolio and the naive 1/N strategy in terms of in-sample and out-of-sample Sharpe ratio and expected loss in utility. The main finding is that regularization to covariance matrix significantly improves the performance of the mean-variance problem and outperforms the naive portfolio, especially in ill-posed cases, as suggested by our simulations and empirical studies. In the second chapter, we investigate the extent to which optimal and stable portfolios of domestic assets can reduce or eliminate currency risk. This is done using monthly returns on 48 U.S. industries, from 1976 to 2008. To tackle the instabilities inherent to large portfolios, we use the spectral cut-off regularization described in Chapter 1. This gives rise to a family of stable global minimum portfolios that allows investors to select different percentages of principal components for portfolio construction. Our empirical tests are based on a conditional International Asset Pricing Model (IAPM), augmented with the size and book-to-market factors of Fama and French (1993). Using two trade-weighted currency indices of industrialized countries currencies and emerging markets currencies, we find that currency risk is priced and time-varying for global minimum portfolios. These strategies also lead to a significant reduction in the exposure to currency risk, while keeping the average premium contribution to total premium approximately the same. The global minimum weights considered are an alternative to market capitalization weights used in the U.S. market index. Therefore, our findings complement the well established results that currency risk is significantly priced and economically meaningful at the industry and country level in most countries. Finally, the third chapter derives a measure of the risk premium for rank-dependent preferences and proposes a measure of the degree of pessimism, given a distortion function. The introduced measures generalize the common risk measures derived in the expected utility theory framework, which is frequently violated in both experimental and real-life situations. These measures are derived in the neighborhood of a given random loss variable, using the notion of local utility function. A particular interest is devoted to the CVaR, which is now widely used for asset allocation and has been advocated to complement the Value-at-risk (VaR) proposed since 1996 by the Basel Committee on Banking Supervision. We provide the statistical framework needed to conduct inference on the derived measures. Finally, the proposed estimators

La spécificité de la tradition monétaire de Henry Thornton, Ralph George Hawtrey, John Maynard Keynes et John Richard Hicks, est de considérer le taux d'intérêt comme une variable influencée par la banque centrale. Ces auteurs peuvent être rattachés à une même tradition monétaire, différente de celle de Knut Wicksell, où le taux d'intérêt est déterminé par une variable réelle: le taux de profit. Dans la tradition de Thornton, le prêt et l'emprunt renvoient une vente et un achat de titres de dette. Ces derniers prennent une forme différente selon la période étudiée. Au dix-neuvième siècle, Thornton proposait que la Banque d'Angleterre contrôle, par des variations de son taux d'escompte, le prix de la liquidité de court-terme, étant la substituabilité des traites commerciales en monnaie. Un siècle plus tard, cette influence était effective. Cependant, au XXe siècle, avec le développement des marchés financiers, d'autre canaux de transmissions de la politique monétaire sont apparus. Bien que négligée par 1 littérature, une des controverses les plus représentatives de cette époque est celle d'Hawtre Keynes et Hicks. Ils conviennent que le taux court est un phénomène monétaire. En revanche, ils ne s'accordent pas sur la nature du taux long. Les débats portent sur la théorie pionnière d Keynes de la structure par terme des taux d'intérêt, les effets d'annonces, ainsi que les limite de l'arbitrage. / The specificity of the monetary tradition of Henry Thornton, Ralph George Hawtrey, John Maynard Keynes and John Richard Hicks is to consider the interest rate as mainly determined by the monetary policy. Those authors are part of the same monetary tradition, different that Knut Wicksell for whom the interest rate is a real variable: the rate of profit. The process of borrowing and lending, in the monetary tradition analyzed in my PhD thesis, corresponds to a sale and a purchase of debts. Debts take a different form according to the period studied. ln the nineteenth century, Thornton wrote that the Bank of England should be able to manage, by varying its discount rate, the price of short-term liquidity, which is the substitution of bills againt money. ln the twentieth century, other transmission channels of monetary policy appeared wit the evolution of financial markets. Although neglected by the literature, one of the most representative controversy at that time was between Hawtrey, Keynes and Hicks. All made a theory in which the short-term rate is a monetary phenomenon. They however disagreed on the nature of the long-term rate. The debate is on Keynes's pioneering theory of the term structur of interest rates, the announcement effects, and the limits to arbitrage.

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Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011. / This thesis consists of three chapters on the topics of portfolio choice in a high-dimensional context, and risk measurement. The first chapter addresses the estimation error issue that arises when constructing large portfolios in the mean-variance framework. The second chapter investigates the relevance of currency risk for optimal domestic portfolios, evaluates their ability of to diversify away currency risk, and study the links between portfolio weights stability and currency risk. Finally, under the assumption that decision makers are pessimistic, the third chapter derives the risk premium, propose a measure of the degree of pessimism, and provide a statistical framework for their estimation. The first chapter improves the performance of the optimal portfolio weig-hts obtained under the mean-variance framework of Markowitz (1952). Indeed, these weights give unsatisfactory results, when the mean and variance are replaced by their sample counterparts (plug-in rules). This problem is amplified when the number of assets is large and the sample covariance is singular or nearly singular. The chapter investigates four regularization techniques to stabilizing the inverse of the covariance matrix: the ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman, and LARS Lasso. These four methods involve a tuning parameter that needs to be selected. The main contribution is to derive a data-based method for selecting the tuning parameter in an optimal way, i.e. in order to minimize the expected loss in utility of a mean-variance investor. The cross-validation type criterion derived is found to take a similar form for the four regularization methods. The resulting regularized rules are compared to the sample-based mean-variance portfolio and the naive 1/N strategy in terms of in-sample and out-of-sample Sharpe ratio and expected loss in utility. The main finding is that regularization to covariance matrix significantly improves the performance of the mean-variance problem and outperforms the naive portfolio, especially in ill-posed cases, as suggested by our simulations and empirical studies. In the second chapter, we investigate the extent to which optimal and stable portfolios of domestic assets can reduce or eliminate currency risk. This is done using monthly returns on 48 U.S. industries, from 1976 to 2008. To tackle the instabilities inherent to large portfolios, we use the spectral cut-off regularization described in Chapter 1. This gives rise to a family of stable global minimum portfolios that allows investors to select different percentages of principal components for portfolio construction. Our empirical tests are based on a conditional International Asset Pricing Model (IAPM), augmented with the size and book-to-market factors of Fama and French (1993). Using two trade-weighted currency indices of industrialized countries currencies and emerging markets currencies, we find that currency risk is priced and time-varying for global minimum portfolios. These strategies also lead to a significant reduction in the exposure to currency risk, while keeping the average premium contribution to total premium approximately the same. The global minimum weights considered are an alternative to market capitalization weights used in the U.S. market index. Therefore, our findings complement the well established results that currency risk is significantly priced and economically meaningful at the industry and country level in most countries. Finally, the third chapter derives a measure of the risk premium for rank-dependent preferences and proposes a measure of the degree of pessimism, given a distortion function. The introduced measures generalize the common risk measures derived in the expected utility theory framework, which is frequently violated in both experimental and real-life situations. These measures are derived in the neighborhood of a given random loss variable, using the notion of local utility function. A particular interest is devoted to the CVaR, which is now widely used for asset allocation and has been advocated to complement the Value-at-risk (VaR) proposed since 1996 by the Basel Committee on Banking Supervision. We provide the statistical framework needed to conduct inference on the derived measures. Finally, the proposed estimators

Insurance contracts will be reported at fair values on insurers’ balance sheets from 2010. In this thesis, we will review the conceptual and theoretical backbone of the insurance fair valuation project while providing a summary of the key features of the fair valuation project. Then, we will conduct a case study aimed at finding, under the fair valuation regime, the best asset allocation strategy for a particular business unit that carries a hypothetical annuity portfolio using a single modelling framework for valuation, risk calculation and business appraisal.