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.

In this thesis we study the optimal stochastic control problem of the drift of a Lévy process. We show that, for a broad class of Lévy processes, the partial integro-differential Hamilton-Jacobi-Bellman equation for the value function admits classical solutions and that control policies exist in feedback form. We then explore the class of Lévy processes that satisfy the requirements of the theorem, and find connections between the uniform integrability requirement and the notions of the score function and Fisher information from information theory. Finally we present three different numerical implementations of the control problem: a traditional dynamic programming approach, and two iterative approaches, one based on a finite difference scheme and the other on the Fourier transform. / text

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.