Dans la première partie de cette thèse, nous étudions un modèle de marche aléatoire centrifuge. Nous démontrons une loi du logarithme itéré pour sa norme, et nous obtenons la loi asymptotique des fluctuations de sa direction. Nous donnons ensuite un encadrement du taux de décroissance exponentielle de la probabilité qu'elle se trouve à l'instant n dans un compact fixé en montrant que la probabilité qu'une marche aléatoire centrée classique retourne dans un compact à l'instant n sans quitter un cône ne décroît pas à vitesse exponentielle. Dans la seconde partie, nous étudions le mouvement brownien de dimension quelconque, conditionné à rester dans un cône de révolution pendant une unité de temps, et nous en déduisons un principe d'invariance pour une marche aléatoire conditionnée à rester dans un cône.

Nous étudions les propriétés stochastiques de systèmes dynamiques quasi-hyperboliques.

Le thème central des travaux présentés est l'étude des suites faiblement dépendantes<br />non -mélangeantes au sens de Rosenblatt (1956). La notion de mélange classique est affaiblie<br />afin d'établir des inégalités ainsi que des théorèmes limite pour différentes classes de processus<br />comme par exemple certains systèmes dynamiques, des chaînes de Markov non irréductibles,<br />ou encore des fonctions de processus linéaires non mélangeants. Les résultats obtenus sont<br />ensuite appliqués au domaine de la statistique non paramétrique.<br />Deux autres thématiques sont abordées dans ce manuscrit : d'une part l'étude de principes<br />de grandes déviations (notamment pour le processus de records généralisés), et d'autre part<br />l'estimation adaptative de fonctionnelles linéaires.

Cette thèse propose un cadre mathématique pour la modélisation de la dynamique du prix et du flux d'ordres dans un marché électronique ou' les participants achètent et vendent un produit financier en soumettant des ordres limites et des ordres de marche à haute fréquence à un carnet d'ordres centralisé. Nous proposons un modèle stochastique de carnet d'ordres en tant que système de files d'attente représentant la totalité des ordres d'achat et de vente au meilleur niveau de prix (bid/ask) et nous montrons que les principales caractéristiques de la dynamique du prix dans un tel marche peuvent être comprises dans ce cadre. Nous étudions en détail la relation entre les principales propriétés du prix et la dynamique du processus ponctuel décrivant l'arrivée et l'exécution des ordres, d'abord dans un cadre Markovien (Chapitre 2) puis, en utilisant des méthodes asymptotiques, dans le cadre plus général d'un processus ponctuel stationnaire dans sa limite heavy traffic, pour lequel les ordres arrivent fréquemment, comme c'est le cas pour la plupart des marches liquides (Chapitres 3 et 4). Le Chapitre 2 étudie un modèle Markovien de dynamique de carnet d'ordres, dans lequel l'arrivée d'ordres de marche, d'ordres limites et d'annulations est d'écrite à l'aide d'un processus de Poisson ponctuel. L'état du carnet d'ordres est d'écrit par une marche aléatoire changée de temps dans le quadrant positif et régénérée à chaque fois qu'elle atteint le bord. Ce modèle permet d'obtenir des expressions analytiques pour la distribution des durées entre changements de prix, la distribution et les autocorrelations des changements de prix, ainsi que la probabilité que le prix augmente, conditionnellement à l'état du carnet d'ordres. Nous étudions la limite de diffusion du prix et exprimons la volatilité des changements de prix à l'aide de paramètres décrivant l'intensité des ordres d'achat, de vente et d'annulations. Ces résultats analytiques permettent de mieux comprendre le lien entre volatilité du prix et flux d'ordres. Le Chapitre 3 étudie un modèle plus général de carnet d'ordres pour lequel les arrivées d'ordres et les tailles d'ordres proviennent d'un processus ponctuel stationnaire très général. Nous obtenons un théorème central limite fonctionnel pour la dynamique jointe des files d'attente des ordres de vente et d'achat, et prouvons que, pour un marche liquide, dans lequel les ordres d'achat et de vente arrivent à haute fréquence, la dynamique du carnet d'ordres peut être approximée par un processus à sauts Markovien diffusant dans l'orthant et dont les caractéristiques peuvent être exprimées à l'aide de propriétés statistiques du flux d'ordres sous-jacent. Ce résultat permet d'obtenir des approximations analytiques pour plusieurs quantities d'intérêt telles que la probabilité que le prix augmente ou la distribution de la durée avant le prochain changement de prix, conditionnellement à l'état du carnet d'ordres. Ces quantités sont exprimées en tant que solutions d'équations elliptiques, pour lesquelles nous donnons des solutions explicites dans certains cas importants. Ces résultats s'appliquent à une classe importante de modèles stochastiques, incluant les mod'eles bas'es sur les processus de Poisson, les processus auto-excitants ou la famille de processus ACD-GARCH. Le Chapitre 4 est une étude plus détaillée de la dynamique du prix dans un marche où les ordres de marche, les ordres limites et les annulations arrivent à haute fréquence. Nous étudions d'abord la dynamique discrète du prix à l'échelle de la seconde et nous obtenons des relations analytiques entre les propriétés statistiques des changements de prix dans une journée -distribution des incréments du prix, retour à la moyenne et autocorrelations- et des propriétés du processus décrivant le flux d'ordres et la profondeur du carnet d'ordres. Ensuite nous étudions le comportement du prix à des fréquences vi CONTENTS vii plus faibles pour plusieurs régimes asymptotiques -limites fluides et diffusives- et nous obtenons pour chaque cas la tendance du prix et sa volatilité en fonction des intensités d'arrivées d'ordres d'achat, de vente et d'annulations ainsi que la variance des tailles d'ordres. Ces formules permettent de mieux comprendre le lien entre volatilité du prix d'un côté et le flux d'ordres, décrivant la liquidité, d'un autre cote. Nous montrons que ces résultats sont en accord avec la réalité des marches liquides.