Cette thèse contient deux sujets différents la simulation d'événements rares et un transport d'homotopie pour l'estimation du modèle de volatilité stochastique, dont chacun est couvert dans une partie distincte de cette thèse. Les méthodes de particules, qui généralisent les modèles de Markov cachés, sont largement utilisées dans différents domaines tels que le traitement du signal, la biologie, l'estimation d'événements rares, la finance, etc. Il existe un certain nombre d'approches basées sur les méthodes de Monte Carlo, tels que Markov Chain Monte Carlo (MCMC), Monte Carlo séquentiel (SMC). Nous appliquons des algorithmes SMC pour estimer les probabilités de défaut dans un processus d'intensité basé sur un processus stable afin de calculer un ajustement de valeur de crédit (CV A) avec le wrong way risk (WWR). Nous proposons une nouvelle approche pour estimer les événements rares, basée sur la génération de chaînes de Markov en simulant le système hamiltonien. Nous démontrons les propriétés, ce qui nous permet d'avoir une chaîne de Markov ergodique et nous montrons la performance de notre approche sur l'exemple que nous rencontrons dans la valorisation des options. Dans la deuxième partie, nous visons à estimer numériquement un modèle de volatilité stochastique, et à le considérer dans le contexte d'un problème de transport, lorsque nous aimerions trouver «un plan de transport optimal» qui représente la mesure d'image. Dans un contexte de filtrage, nous le comprenons comme le transport de particules d'une distribution antérieure à une distribution postérieure dans le pseudo-temps. Nous avons également proposé de repondérer les particules transportées, de manière à ce que nous puissions nous diriger vers la zone où se concentrent les particules de poids élevé. Nous avons montré sur l'exemple du modèle de la volatilité stochastique de Stein-Stein l'application de notre méthode et illustré le biais et la variance. / The thesis introduces simulation techniques that are based on particle methods and it consists of two parts, namely rare event simulation and a homotopy transport for stochastic volatility model estimation. Particle methods, that generalize hidden Markov models, are widely used in different fields such as signal processing, biology, rare events estimation, finance, etc. There are a number of approaches that are based on Monte Carlo methods that allow to approximate a target density such as Markov Chain Monte Carlo (MCMC), sequential Monte Carlo (SMC). We apply SMC algorithms to estimate default probabilities in a stable process based intensity process to compute a credit value adjustment (CV A) with a wrong way risk (WWR). We propose a novel approach to estimate rare events, which is based on the generation of Markov Chains by simulating the Hamiltonian system. We demonstrate the properties, that allows us to have ergodic Markov Chain and show the performance of our approach on the example that we encounter in option pricing.In the second part, we aim at numerically estimating a stochastic volatility model, and consider it in the context of a transportation problem, when we would like to find "an optimal transport map" that pushes forward the measure. In a filtering context, we understand it as the transportation of particles from a prior to a posterior distribution in pseudotime. We also proposed to reweight transported particles, so as we can direct to the area, where particles with high weights are concentrated. We showed the application of our method on the example of option pricing with Stein­Stein stochastic volatility model and illustrated the bias and variance.

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Cette thèse s’intéresse à différents problèmes de contrôle et d’optimisation dont il n’existe à ce jour que des solutions approchées. D’une part nous nous intéressons à des techniques visant à réduire ou supprimer les approximations pour obtenir des solutions plus précises voire exactes. D’autre part nous développons de nouvelles méthodes d’approximation pour traiter plus rapidement des problèmes à plus grande échelle. Nous étudions des méthodes numériques de simulation d’équation différentielle stochastique et d’amélioration de calculs d’espérance. Nous mettons en œuvre des techniques de type quantification pour la construction de variables de contrôle ainsi que la méthode de gradient stochastique pour la résolution de problèmes de contrôle stochastique. Nous nous intéressons aussi aux méthodes de clustering liées à la quantification, ainsi qu’à la compression d’information par réseaux neuronaux. Les problèmes étudiés sont issus non seulement de motivations financières, comme le contrôle stochastique pour la couverture d’option en marché incomplet mais aussi du traitement des grandes bases de données de médias communément appelé Big data dans le chapitre 5. Théoriquement, nous proposons différentes majorations de la convergence des méthodes numériques d’une part pour la recherche d’une stratégie optimale de couverture en marché incomplet dans le chapitre 3, d’autre part pour l’extension la technique de Beskos-Roberts de simulation d’équation différentielle dans le chapitre 4. Nous présentons une utilisation originale de la décomposition de Karhunen-Loève pour une réduction de variance de l’estimateur d’espérance dans le chapitre 2. / This thesis proposes different problems of stochastic control and optimization that can be solved only thanks approximation. On one hand, we develop methodology aiming to reduce or suppress approximations to obtain more accurate solutions or something exact ones. On another hand we develop new approximation methodology in order to solve quicker larger scale problems. We study numerical methodology to simulated differential equations and enhancement of computation of expectations. We develop quantization methodology to build control variate and gradient stochastic methods to solve stochastic control problems. We are also interested in clustering methods linked to quantization, and principal composant analysis or compression of data thanks neural networks. We study problems motivated by mathematical finance, like stochastic control for the hedging of derivatives in incomplete market but also to manage huge databases of media commonly known as big Data in chapter 5. Theoretically we propose some upper bound for convergence of the numerical method used. This is the case of optimal hedging in incomplete market in chapter 3 but also an extension of Beskos-Roberts methods of exact simulation of stochastic differential equations in chapter 4. We present an original application of karhunen-Loève decomposition for a control variate of computation of expectation in chapter 2.

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Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique. Dans le première article, nous développons une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle, dans un modèle espace-état linéaire et gaussien. Nous montrons comment exploiter la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement. Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul. Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières. Dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données. Notre méthodologie s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance dans la coupe transversale. Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont des processus de volatilité stochastique indépendants. Nous pouvons incorporer des copules pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité, permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques pour capturer l'hétérogénéité des rendements. On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques. Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change. Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés. Dans le troisième chapitre, nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique. Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même. Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière. / My thesis consists of three chapters related to the estimation of state space models and stochastic volatility models. In the first chapter we develop a computationally efficient procedure for state smoothing in Gaussian linear state space models. We show how to exploit the special structure of state-space models to draw latent states efficiently. We analyze the computational efficiency of Kalman-filter-based methods, the Cholesky Factor Algorithm, and our new method using counts of operations and computational experiments. We show that for many important cases, our method is most efficient. Gains are particularly large for cases where the dimension of observed variables is large or where one makes repeated draws of states for the same parameter values. We apply our method to a multivariate Poisson model with time-varying intensities, which we use to analyze financial market transaction count data. In the second chapter, we propose a new technique for the analysis of multivariate stochastic volatility models, based on efficient draws of volatility from its conditional posterior distribution. It applies to models with several kinds of cross-sectional dependence. Full VAR coefficient and covariance matrices give cross-sectional volatility dependence. Mean factor structure allows conditional correlations, given states, to vary in time. The conditional return distribution features Student's t marginals, with asset-specific degrees of freedom, and copulas describing cross-sectional dependence. We draw volatility as a block in the time dimension and one-at-a-time in the cross-section. Following McCausland(2012), we use close approximations of the conditional posterior distributions of volatility blocks as Metropolis-Hastings proposal distributions. We illustrate using daily return data for ten currencies. We report results for univariate stochastic volatility models and two multivariate models. In the third chapter, we evaluate the information contributed by (variations of) realized volatility to the estimation and forecasting of volatility when prices are measured with and without error using a stochastic volatility model. We consider the viewpoint of an investor for whom volatility is an unknown latent variable and realized volatility is a sample quantity which contains information about it. We use Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to estimate the models, which allow the formulation of the posterior densities of in-sample volatilities, and the predictive densities of future volatilities. We then compare the volatility forecasts and hit rates from predictions that use and do not use the information contained in realized volatility. This approach is in contrast with most of the empirical realized volatility literature which most often documents the ability of realized volatility to forecast itself. Our empirical applications use daily index returns and foreign exchange during the 2008-2009 financial crisis.

Dans le monde économique, les contrats d'options sont très utilisés car ils permettent de se couvrir contre les aléas et les risques dus aux fluctuations des prix des actifs sous-jacents. La détermination du prix de ces contrats est d'une grande importance pour les investisseurs.Dans cette thèse, on s'intéresse aux problèmes d'évaluation des options, en particulier les options Européennes et Quanto sur un actif financier dont le prix est modélisé en multi dimensions par un modèle de diffusion-saut à volatilité stochastique avec sauts (1er cas considère la volatilité sans sauts, dans le 2ème cas les sauts sont pris en compte, finalement dans le 3ème cas, l'actif sous-jacent est sans saut et la volatilité suit un CEV modèle sans saut). Ce modèle permet de mieux prendre en compte certains phénomènes observés dans les marchés. Nous développons des méthodes numériques qui déterminent les valeurs des prix de ces options. On présentera d'abord le modèle qui s'écrit sous la forme d'un système d'équations intégro-différentielles stochastiques "EIDS", et on étudiera l'existence et l'unicité de la solution de ce modèle en fonction de ses coefficients, puis on établira le lien entre le calcul du prix de l'option et la résolution de l'équation Intégro-différentielle partielle (EIDP). Ce lien, qui est basé sur la notion des générateurs infinitésimaux, nous permet d'utiliser différentes méthodes numériques pour l'évaluation des options considérées. Nous introduisons alors l'équation variationnelle associée aux EIDP et démontrons qu'elle admet une unique solution dans un espace de Sobolev avec poids en s'inspirant des travaux de Zhang [106].Nous nous concentrons ensuite sur l'approximation numérique du prix de l'option en considérant le problème dans un domaine borné, et nous utilisons pour la résolution numérique la méthode des éléments finis de type (P1), et un schéma d'Euler-Maruyama, pour se servir, d'une part de la méthode de différences finies en temps, et d'autre part de la méthode de Monté Carlo et la méthode Quasi Monte Carlo. Pour cette dernière méthode nous avons utilisé les suites de Halton afin d'améliorer la vitesse de convergence.Nous présenterons une étude comparative des différents résultats numériques obtenus dans plusieurs cas différents afin d'étudier la performance et l'efficacité des méthodes utilisées. / In the modern economic world, the options contracts are used because they allow to hedge against the vagaries and risks refers to fluctuations in the prices of the underlying assets. The determination of the price of these contracts is of great importance for investors.We are interested in problems of options pricing, actually the European and Quanto options on a financial asset. The price of that asset is modeled by a multi-dimentional jump diffusion with stochastic volatility. Otherwise, the first model considers the volatility as a continuous process and the second model considers it as a jump process. Finally in the 3rd model, the underlying asset is without jump and volatility follows a model CEV without jump. This model allow better to take into account some phenomena observed in the markets. We develop numerical methods that determine the values of prices for these options. We first write the model as an integro-differential stochastic equations system "EIDS", of which we study existence and unicity of solutions. Then we relate the resolution of PIDE to the computation of the option value. This link, which is based on the notion of infinitesimal generators, allows us to use different numerical methods. We therefore introduce the variational equation associated with the PIDE, and drawing on the work of Zhang [106], we show that it admits a unique solution in a weights Sobolev space We focus on the numerical approximation of the price of the option, by treating the problem in a bounded domain. We use the finite elements method of type (P1), and the scheme of Euler-Maruyama, for this serve, on the one hand the finite differences method in time, and on the other hand the method of Monte Carlo and the Quasi Monte Carlo method. For this last method we use of Halton sequences to improve the speed of convergence.We present a comparative study of the different numerical results in many different cases in order to investigate the performance and effectiveness of the used methods.

Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique. Dans le première article, nous développons une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle, dans un modèle espace-état linéaire et gaussien. Nous montrons comment exploiter la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement. Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul. Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières. Dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données. Notre méthodologie s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance dans la coupe transversale. Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont des processus de volatilité stochastique indépendants. Nous pouvons incorporer des copules pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité, permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques pour capturer l'hétérogénéité des rendements. On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques. Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change. Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés. Dans le troisième chapitre, nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique. Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même. Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière. / My thesis consists of three chapters related to the estimation of state space models and stochastic volatility models. In the first chapter we develop a computationally efficient procedure for state smoothing in Gaussian linear state space models. We show how to exploit the special structure of state-space models to draw latent states efficiently. We analyze the computational efficiency of Kalman-filter-based methods, the Cholesky Factor Algorithm, and our new method using counts of operations and computational experiments. We show that for many important cases, our method is most efficient. Gains are particularly large for cases where the dimension of observed variables is large or where one makes repeated draws of states for the same parameter values. We apply our method to a multivariate Poisson model with time-varying intensities, which we use to analyze financial market transaction count data. In the second chapter, we propose a new technique for the analysis of multivariate stochastic volatility models, based on efficient draws of volatility from its conditional posterior distribution. It applies to models with several kinds of cross-sectional dependence. Full VAR coefficient and covariance matrices give cross-sectional volatility dependence. Mean factor structure allows conditional correlations, given states, to vary in time. The conditional return distribution features Student's t marginals, with asset-specific degrees of freedom, and copulas describing cross-sectional dependence. We draw volatility as a block in the time dimension and one-at-a-time in the cross-section. Following McCausland(2012), we use close approximations of the conditional posterior distributions of volatility blocks as Metropolis-Hastings proposal distributions. We illustrate using daily return data for ten currencies. We report results for univariate stochastic volatility models and two multivariate models. In the third chapter, we evaluate the information contributed by (variations of) realized volatility to the estimation and forecasting of volatility when prices are measured with and without error using a stochastic volatility model. We consider the viewpoint of an investor for whom volatility is an unknown latent variable and realized volatility is a sample quantity which contains information about it. We use Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to estimate the models, which allow the formulation of the posterior densities of in-sample volatilities, and the predictive densities of future volatilities. We then compare the volatility forecasts and hit rates from predictions that use and do not use the information contained in realized volatility. This approach is in contrast with most of the empirical realized volatility literature which most often documents the ability of realized volatility to forecast itself. Our empirical applications use daily index returns and foreign exchange during the 2008-2009 financial crisis.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Cette thèse est consacrée à l'approximation de l'espérance d'une fonctionnelle (pouvant dépendre de toute la trajectoire) appliquée à un processus de diffusion (pouvant être multidimensionnel). La motivation de ce travail vient des mathématiques financières où la valorisation d'options se réduit au calcul de telles espérances. La rapidité des calculs de prix et des procédures de calibration est une contrainte opérationnelle très forte et nous apportons des outils temps-réel (ou du moins plus compétitifs que les simulations de Monte Carlo dans le cas multidimensionnel) afin de combler ces besoins. Pour obtenir des formules d'approximation, on choisit un modèle proxy dans lequel les calculs analytiques sont possibles, puis nous utilisons des développements stochastiques autour de ce modèle proxy et le calcul de Malliavin afin d'approcher les quantités d'intérêt. Dans le cas où le calcul de Malliavin ne peut pas être appliqué, nous développons une méthodologie alternative combinant calcul d'Itô et arguments d'EDP. Toutes les approches (allant des EDPs à l'analyse stochastique) permettent d'obtenir des formules explicites et des estimations d'erreur précises en fonction des paramètres du modèle. Bien que le résultat final soit souvent le même, la dérivation explicite du développement peut être très différente et nous comparons les approches, tant du point de vue de la manière dont les termes correctifs sont rendus explicites que des hypothèses requises pour obtenir les estimées d'erreur. Nous considérons différentes classes de modèles et fonctionnelles lors des quatre Parties de la thèse. Dans la Partie I, nous nous concentrons sur les modèles à volatilité locale et nous obtenons des nouvelles formules d'approximation pour les prix, les sensibilités (delta) et les volatilités implicites des produits vanilles surpassant en précision les formules connues jusque-là. Nous présentons aussi des nouveaux résultats concernant la valorisation des options à départ différé. La Partie II traite de l'approximation analytique des prix vanilles dans les modèles combinant volatilité locale et stochastique (type Heston). Ce modèle est très délicat à analyser car ses moments ne sont pas tous finis et qu'il n'est pas régulier au sens de Malliavin. L'analyse d'erreur est originale et l'idée est de travailler sur une régularisation appropriée du payoff et sur un modèle habilement modifié, régulier au sens de Malliavin et à partir duquel on peut contrôler la distance par rapport au modèle initial. La Partie III porte sur la valorisation des options barrières régulières dans le cadre des modèles à volatilité locale. C'est un cas non considéré dans la littérature, difficile à cause de l'indicatrice des temps de sorties. Nous mélangeons calcul d'Itô, arguments d'EDP, propriétés de martingales et de convolutions temporelles de densités afin de décomposer l'erreur d'approximation et d'expliciter les termes correctifs. Nous obtenons des formules d'approximation explicites et très précises sous une hypothèse martingale. La Partie IV présente une nouvelle méthodologie (dénotée SAFE) pour l'approximation en loi efficace des diffusions multidimensionnelles dans un cadre assez général. Nous combinons l'utilisation d'un proxy Gaussien pour approcher la loi de la diffusion multidimensionnelle et une interpolation locale de la fonction terminale par éléments finis. Nous donnons une estimation de la complexité de notre méthodologie. Nous montrons une efficacité améliorée par rapport aux simulations de Monte Carlo dans les dimensions petites et moyennes (jusqu'à 10).

This thesis brings new evidence on different strands of the literature in macro-finance, international economics and macroeconometrics. The first two chapters combine both theoretical models and empirical techniques to deepen the analysis of important economic phenomena such as the effects of economic policy uncertainty on financial markets, and convergence between emerging market economies and advanced economies on these markets. The third chapter of the thesis, which is co-authored with Hafedh Bouakez, contributes to the literature on the identification of news shocks about future productivity. In the first chapter, I study the effect of monetary and fiscal policy uncertainty on nominal U.S. government bond yields and premiums. I use a New-Keynesian Dynamic Stochastic General Equilibrium model featuring recursive preferences, and both real and nominal rigidities. Policy uncertainty in the DSGE model is defined as a mean-preserving spread of the policy shock distributions. My results show that: (i) When the economy is subject to unpredictable shocks to the volatility of policy instruments, the level of the median yield curve is lower, its slope increases and risk premiums decrease relative to an economy with no stochastic volatility. This negative effect on the level of yields and premiums is due to the asymmetric impact of positive versus negative shocks; (ii) A typical policy risk shock increases yields at all maturities. This is because the fall in yields triggered by higher demand for bonds by households, in order to hedge against higher predicted consumption volatility, is outweighed by the increase in yields due to higher inflation risk premiums. Finally, I use several empirical measures economic policy uncertainty in a structural VAR model to show that the above effects of policy risk shocks on yields are consistent empirical evidence. Chapter 2 looks at the market for government bonds in 12 advanced economies and 8 emerging market economies, during the period 1999-2012, and consider the question of whether or not there has been any convergence of risk between emerging market and advanced economies. I distinguish between default risk and other types of risk, such as inflation, liquidity and exchange rate risk. I make the theoretical case that forward risk premium differentials can be used to distinguish default risk and other risks. I then construct forward risk premium differentials and use these to make the empirical case that there has been little convergence associated with the other types of risk. I also show that differences in countries' macroeconomic fundamentals and political risk play an important role in explaining the large "non-default" risk differentials observed between emerging and advanced economies. Chapter 3 proposes a novel strategy to identify anticipated and unanticipated technology shocks, which leads to results that are consistent with the predictions of conventional new-Keynesian models. It shows that the failure of many empirical studies to generate consistent responses to these shocks is due to impurities in the available TFP series, which lead to an incorrect identification of unanticipated technology shocks---whose estimated effects are inconsistent with the interpretation of these disturbances as supply shocks. This, in turn, contaminates the identification of news shocks. My co-author, Hafedh Bouakez, and I propose an agnostic identification strategy that allows TFP to be affected by both technological and non-technological shocks, and identifies unanticipated technology shocks via sign restrictions on the response of inflation. The results show that the effects of both surprise TFP shocks and news shocks are generally consistent with the predictions of standard new-Keynesian models. In particular, the inflation puzzle documented in previous studies vanishes under the novel empirical strategy. / Cette thèse présente de nouveaux résultats sur différentes branches de la littérature en macro-finance, économie internationale et macro-économétrie. Les deux premiers chapitres combinent des modèles théoriques et des techniques empiriques pour approfondir l’étude de phénomènes économiques importants tels que les effets de l’incertitude liée aux politiques économiques sur les marchés financiers et la convergence entre les pays émergents et les pays avancés sur ces marchés. Le troisième chapitre, qui est le fruit d’une collaboration avec Hafedh Bouakez, contribue à la littérature sur l’identification des chocs anticipés sur la productivité future. Dans le premier chapitre, j’étudie l’effet de l’incertitude relative aux politiques monétaire et fiscale sur les rendements et les primes de risque associés aux actifs nominaux du gouvernement des États-Unis. J’utilise un modèle d’équilibre stochastique et dynamique de type néo-Keynesien prenant en compte des préférences récursives des agents et des rigidités réelles et nominales. En utilisant un modèle VAR structurel. L’incertitude relative aux politiques économiques est définie comme étant une expansion de la distribution des chocs de politique, expansion au cours de laquelle la moyenne de la distribution reste inchangée. Mes résultats montrent que : (i) Lorsque l’économie est sujette à des chocs imprévisibles sur la volatilité des instruments de politique, le niveau médian de la courbe des rendements baisse de 8,56 points de base, sa pente s’accroît de 13,5 points de base et les primes de risque baissent en moyenne de 0.21 point de base. Cet effet négatif sur le niveau de rendements et les primes de risque est dû à l’impact asymétrique des chocs de signes opposés mais de même amplitude; (ii) Un choc positif à la volatilité des politiques économiques entraîne une hausse des rendements pour toutes les durées de maturité. Cet effet s’explique par le comportement des ménages qui, à la suite du choc, augmentent leur demande de bons dans le but de se prémunir contre les fortes fluctuations espérées au niveau de la consommation, ce qui entraîne des pressions à la baisse sur les rendements. De façon simultanée, ces ménages requièrent une hausse des taux d’intérêt en raison d’une espérance d’inflation future plus grande. Les analyses montrent que le premier effet est dominant, entraînant donc la hausse des rendements observée. Enfin, j’utilise plusieurs mesures empiriques d’incertitude de politiques économiques et un modèle VAR structurel pour montrer les résultats ci-dessus sont conformes avec les faits empiriques. Le Chapitre 2 explore le marché des bons du gouvernement de 12 pays avancés et 8 pays émergents, pendant la période 1999-2012, et analyses la question de savoir s’il y a eu une quelconque convergence du risque associé à ces actifs entre les deux catégories de pays. Je fais une distinction entre risque de défaut et autres types de risque, comme ceux liés au risque d’inflation, de liquidité ou de change. Je commence par montrer théoriquement que le différentiel au niveau des primes de risque « forward » entre les deux pays peut être utilisé pour faire la distinction entre le risque « forward » et les utilise pour montrer qu’il est difficile de conclure que ces autres types de risque dans les pays émergents ont convergé vers les niveaux différents de risque politique, jouent un rôle important dans l’explication des différences de primes de risque – autres que celles associées au risque de défaut– entre les pays émergents et les pays avancés. Le Chapitre 3 propose une nouvelle stratégie d’identification des chocs technologiques anticipés et non-anticipés, qui conduit à des résultats similaires aux prédictions des modèles néo-Keynésiens conventionnels. Il montre que l’incapacité de plusieurs méthodes empiriques à générer des résultats rejoignant la théorie est due à l’impureté des données existences sur la productivité totale des facteurs (TFP), conduisant à mauvaise identification des chocs technologiques non-anticipés-dont les effets estimés ne concordent pas avec l’interprétation de tels chocs comme des chocs d’offre. Ce problème, à son tour, contamine l’identification des chocs technologiques anticipés. Mon co-auteur, Hafedh Bouakez, et moi proposons une stratégie d’identification agnostique qui permet à la TFP d’être affectée de façon contemporaine par deux chocs surprises (technologique et non technologique), le premier étant identifié en faisant recours aux restrictions de signe sur la réponse de l’inflation. Les résultats montrent que les effets des chocs technologiques anticipés et non-anticipés concordent avec les prédictions des modèles néo-Keynésiens standards. En particulier, le puzzle rencontré dans les travaux précédents concernant les effets d’un choc non-anticipé sur l’inflation disparaît lorsque notre nouvelle stratégie est employée.