Mesure et Prévision de la Volatilité pour les Actifs Liquides

Le prix efficient est latent, il est contaminé par les frictions microstructurelles ou bruit. On explore la mesure et la prévision de la volatilité fondamentale en utilisant les données à haute fréquence. Dans le premier papier, en maintenant le cadre standard du modèle additif du bruit et le prix efficient, on montre qu’en utilisant le volume de transaction, les volumes d’achat et de vente, l’indicateur de la direction de transaction et la différence entre prix d’achat et prix de vente pour absorber le bruit, on améliore la précision des estimateurs de volatilité. Si le bruit n’est que partiellement absorbé, le bruit résiduel est plus proche d’un bruit blanc que le bruit original, ce qui diminue la misspécification des caractéristiques du bruit. Dans le deuxième papier, on part d’un fait empirique qu’on modélise par une forme linéaire de la variance du bruit microstructure en la volatilité fondamentale. Grâce à la représentation de la classe générale des modèles de volatilité stochastique, on explore la performance de prévision de différentes mesures de volatilité sous les hypothèses de notre modèle. Dans le troisième papier, on dérive de nouvelles mesures réalizées en utilisant les prix et les volumes d’achat et de vente. Comme alternative au modèle additif standard pour les prix contaminés avec le bruit microstructure, on fait des hypothèses sur la distribution du prix sans frictions qui est supposé borné par les prix de vente et d’achat.

Modélisation des bi-grappes et sélection des variables pour des données de grande dimension : application aux données d’expression génétique

Les simulations ont été implémentées avec le programme Java.

Some Applications of Markov Additive Processes as Models in Insurance and Financial Mathematics

Cette thèse est principalement constituée de trois articles traitant des processus markoviens additifs, des processus de Lévy et d'applications en finance et en assurance. Le premier chapitre est une introduction aux processus markoviens additifs (PMA), et une présentation du problème de ruine et de notions fondamentales des mathématiques financières. Le deuxième chapitre est essentiellement l'article "Lévy Systems and the Time Value of Ruin for Markov Additive Processes" écrit en collaboration avec Manuel Morales et publié dans la revue European Actuarial Journal. Cet article étudie le problème de ruine pour un processus de risque markovien additif. Une identification de systèmes de Lévy est obtenue et utilisée pour donner une expression de l'espérance de la fonction de pénalité actualisée lorsque le PMA est un processus de Lévy avec changement de régimes. Celle-ci est une généralisation des résultats existant dans la littérature pour les processus de risque de Lévy et les processus de risque markoviens additifs avec sauts "phase-type". Le troisième chapitre contient l'article "On a Generalization of the Expected Discounted Penalty Function to Include Deficits at and Beyond Ruin" qui est soumis pour publication. Cet article présente une extension de l'espérance de la fonction de pénalité actualisée pour un processus subordinateur de risque perturbé par un mouvement brownien. Cette extension contient une série de fonctions escomptée éspérée des minima successives dus aux sauts du processus de risque après la ruine. Celle-ci a des applications importantes en gestion de risque et est utilisée pour déterminer la valeur espérée du capital d'injection actualisé. Finallement, le quatrième chapitre contient l'article "The Minimal entropy martingale measure (MEMM) for a Markov-modulated exponential Lévy model" écrit en collaboration avec Romuald Hervé Momeya et publié dans la revue Asia-Pacific Financial Market. Cet article présente de nouveaux résultats en lien avec le problème de l'incomplétude dans un marché financier où le processus de prix de l'actif risqué est décrit par un modèle exponentiel markovien additif. Ces résultats consistent à charactériser la mesure martingale satisfaisant le critère de l'entropie. Cette mesure est utilisée pour calculer le prix d'une option, ainsi que des portefeuilles de couverture dans un modèle exponentiel de Lévy avec changement de régimes.

Essays on numerically efficient inference in nonlinear and non-Gaussian state space models, and commodity market analysis.

The first two articles build procedures to simulate vector of univariate states and estimate parameters in nonlinear and non Gaussian state space models. We propose state space speci fications that offer more flexibility in modeling dynamic relationship with latent variables. Our procedures are extension of the HESSIAN method of McCausland[2012]. Thus, they use approximation of the posterior density of the vector of states that allow to : simulate directly from the state vector posterior distribution, to simulate the states vector in one bloc and jointly with the vector of parameters, and to not allow data augmentation. These properties allow to build posterior simulators with very high relative numerical efficiency. Generic, they open a new path in nonlinear and non Gaussian state space analysis with limited contribution of the modeler. The third article is an essay in commodity market analysis. Private firms coexist with farmers' cooperatives in commodity markets in subsaharan african countries. The private firms have the biggest market share while some theoretical models predict they disappearance once confronted to farmers cooperatives. Elsewhere, some empirical studies and observations link cooperative incidence in a region with interpersonal trust, and thus to farmers trust toward cooperatives. We propose a model that sustain these empirical facts. A model where the cooperative reputation is a leading factor determining the market equilibrium of a price competition between a cooperative and a private firm

Bootstrapping high frequency data

Nous développons dans cette thèse, des méthodes de bootstrap pour les données financières de hautes fréquences. Les deux premiers essais focalisent sur les méthodes de bootstrap appliquées à l’approche de "pré-moyennement" et robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. En se basant sur cette ap- proche d’estimation de la volatilité intégrée en présence d’erreurs de microstructure, nous développons plusieurs méthodes de bootstrap qui préservent la structure de dépendance et l’hétérogénéité dans la moyenne des données originelles. Le troisième essai développe une méthode de bootstrap sous l’hypothèse de Gaussianité locale des données financières de hautes fréquences. Le premier chapitre est intitulé: "Bootstrap inference for pre-averaged realized volatility based on non-overlapping returns". Nous proposons dans ce chapitre, des méthodes de bootstrap robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Particulièrement nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée utilisant des rendements "pré-moyennés" proposés par Podolskij et Vetter (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à hautes fréquences consécutifs qui ne se chevauchent pas. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. Le non-chevauchement des blocs fait que les rendements "pré-moyennés" sont asymptotiquement indépendants, mais possiblement hétéroscédastiques. Ce qui motive l’application du wild bootstrap dans ce contexte. Nous montrons la validité théorique du bootstrap pour construire des intervalles de type percentile et percentile-t. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap peut améliorer les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques, pourvu que le choix de la variable externe soit fait de façon appropriée. Nous illustrons ces méthodes en utilisant des données financières réelles. Le deuxième chapitre est intitulé : "Bootstrapping pre-averaged realized volatility under market microstructure noise". Nous développons dans ce chapitre une méthode de bootstrap par bloc basée sur l’approche "pré-moyennement" de Jacod et al. (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à haute fréquences consécutifs qui se chevauchent. Le chevauchement des blocs induit une forte dépendance dans la structure des rendements "pré-moyennés". En effet les rendements "pré-moyennés" sont m-dépendant avec m qui croît à une vitesse plus faible que la taille d’échantillon n. Ceci motive l’application d’un bootstrap par bloc spécifique. Nous montrons que le bloc bootstrap suggéré par Bühlmann et Künsch (1995) n’est valide que lorsque la volatilité est constante. Ceci est dû à l’hétérogénéité dans la moyenne des rendements "pré-moyennés" au carré lorsque la volatilité est stochastique. Nous proposons donc une nouvelle procédure de bootstrap qui combine le wild bootstrap et le bootstrap par bloc, de telle sorte que la dépendance sérielle des rendements "pré-moyennés" est préservée à l’intérieur des blocs et la condition d’homogénéité nécessaire pour la validité du bootstrap est respectée. Sous des conditions de taille de bloc, nous montrons que cette méthode est convergente. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles. Le troisième chapitre est intitulé: "Bootstrapping realized covolatility measures under local Gaussianity assumption". Dans ce chapitre nous montrons, comment et dans quelle mesure on peut approximer les distributions des estimateurs de mesures de co-volatilité sous l’hypothèse de Gaussianité locale des rendements. En particulier nous proposons une nouvelle méthode de bootstrap sous ces hypothèses. Nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée et sur le beta réalisé. Nous montrons que la nouvelle méthode de bootstrap appliquée au beta réalisé était capable de répliquer les cummulants au deuxième ordre, tandis qu’il procurait une amélioration au troisième degré lorsqu’elle est appliquée à la volatilité réalisée. Ces résultats améliorent donc les résultats existants dans cette littérature, notamment ceux de Gonçalves et Meddahi (2009) et de Dovonon, Gonçalves et Meddahi (2013). Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques et les résultats de bootstrap existants. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles.

Développement de la sensibilité des neurones du collicule supérieur à la durée de la stimulation auditive

Chez plusieurs espèces, les neurones auditifs sensibles à la durée de la stimulation sont présents au niveau des collicules inférieurs. Toutefois, le décours temporel de leur développement fonctionnel est inconnu. Étant donné que le collicule supérieur est l’un des principaux relais sous-cortical impliqué dans l’intégration des stimuli audio-visuels, nous voulons déterminer si le collicule supérieur du rat contient de tels neurones et s’ils sont sensibles et sélectifs à différentes durées de stimulation auditive. De plus, l'originalité de cette étude est de déterminer les étapes de leur maturation fonctionnelle. Des enregistrements neuronaux unitaires et extra-cellulaires sont effectués dans le collicule supérieur de rats juvéniles (P15-P18, P21-P24, P27-P30) et adultes anesthésiés. La sensibilité à la durée est déterminée lors de la présentation de bruits gaussiens (2-10 dB SPL au-dessus du seuil) de durées variables (3-100 ms). Seulement un faible pourcentage des neurones du collicule supérieur est de type passe-bande (3-9% des neurones parmi les ratons et 20% chez les rats adultes). Une différence significative de la distribution entre les différents types de neurones auditifs sensibles à la durée est présente au cours du développement: les neurones de type passe-haut (63-75%) sont présents en majorité chez les groupes juvéniles alors que 43% des neurones sont de type insensible à la durée de la stimulation auditive chez les rats adultes. Ces résultats montrent qu’une population importante de neurones auditifs du collicule supérieur du rat est sensible à la durée des signaux sonores et qu’un développement fonctionnel important survient au cours du premier mois postnatal.

Centor : concept d’interface de spatialisation sonore additive

Cette recherche porte un regard critique sur les interfaces de spatialisation sonore et positionne la composition de musique spatiale, un champ d’étude en musique, à l’avant plan d’une recherche en design. Il détaille l’approche de recherche qui est centrée sur le processus de composition de musique spatiale et les modèles mentaux de compositeurs électroacoustiques afin de livrer des recommandations de design pour le développement d’une interface de spatialisation musicale nommée Centor. Cette recherche montre qu’un processus de design mené à l’intersection du design d’interface, du design d’interaction et de la théorie musicale peut mener à une proposition pertinente et innovatrice pour chacun des domaines d’étude. Nous présentons la recherche et le développement du concept de spatialisation additive, une méthode de spatialisation sonore par patrons qui applique le vocabulaire spectromorphologique de Denis Smalley. C’est un concept d’outil de spatialisation pour le studio qui complémente les interfaces de composition actuelles et ouvre un nouveau champ de possibilités pour l’exploration spatiale en musique électroacoustique. La démarche de recherche présentée ici se veut une contribution au domaine du design d’interfaces musicales, spécifiquement les interfaces de spatialisation, mais propose aussi un processus de design pour la création d’interfaces numériques d’expression artistique.

Chicken Caecal Microbiome Modifications Induced by Campylobacter jejuni Colonization and by a Non-Antibiotic Feed Additive

Campylobacter jejuni is an important zoonotic foodborne pathogen causing acute gastroenteritis in humans. Chickens are often colonized at very high numbers by C. jejuni, up to 109 CFU per gram of caecal content, with no detrimental effects on their health. Farm control strategies are being developed to lower the C. jejuni contamination of chicken food products in an effort to reduce human campylobacteriosis incidence. It is believed that intestinal microbiome composition may affect gut colonization by such undesirable bacteria but, although the chicken microbiome is being increasingly characterized, information is lacking on the factors affecting its modulation, especially by foodborne pathogens. This study monitored the effects of C. jejuni chicken caecal colonization on the chicken microbiome in healthy chickens. It also evaluated the capacity of a feed additive to affect caecal bacterial populations and to lower C. jejuni colonization. From day-0, chickens received or not a microencapsulated feed additive and were inoculated or not with C. jejuni at 14 days of age. Fresh caecal content was harvested at 35 days of age. The caecal microbiome was characterized by real time quantitative PCR and Ion Torrent sequencing. We observed that the feed additive lowered C. jejuni caecal count by 0.7 log (p<0.05). Alpha-diversity of the caecal microbiome was not affected by C. jejuni colonization or by the feed additive. C. jejuni colonization modified the caecal beta-diversity while the feed additive did not. We observed that C. jejuni colonization was associated with an increase of Bifidobacterium and affected Clostridia and Mollicutes relative abundances. The feed additive was associated with a lower Streptococcus relative abundance. The caecal microbiome remained relatively unchanged despite high C. jejuni colonization. The feed additive was efficient in lowering C. jejuni colonization while not disturbing the caecal microbiome.

Rubber Seed Oil: A Multipurpose Additive in NR and SBR Compounds

ABSTRACT: Rubber seed oil was used as a multipurpose ingredient in natural rubber (NR) and styrene butadiene rubber (SBR) compounds. The study shows that the oil, when substituted for conventional plasticiser, imparts excellent mechanical properties to NR and SBR vulcanizates. Further, it also improves aging resistance, reduces cure time, increases abrasion resistance and flex resistance, and reduces blooming.

Development of a Technique for Estimating Rain Parameters from Rain Noise Measurements

The measurement of global precipitation is of great importance in climate modeling since the release of latent heat associated with tropical convection is one of the pricipal driving mechanisms of atmospheric circulation.Knowledge of the larger-scale precipitation field also has important potential applications in the generation of initial conditions for numerical weather prediction models Knowledge of the relationship between rainfall intensity and kinetic energy, and its variations in time and space is important for erosion prediction. Vegetation on earth also greatly depends on the total amount of rainfall as well as the drop size distribution (DSD) in rainfall.While methods using visible,infrared, and microwave radiometer data have been shown to yield useful estimates of precipitation, validation of these products for the open ocean has been hampered by the limited amount of surface rainfall measurements available for accurate assessement, especially for the tropical oceans.Surface rain fall measurements(often called the ground truth)are carried out by rain gauges working on various principles like weighing type,tipping bucket,capacitive type and so on.The acoustic technique is yet another promising method of rain parameter measurement that has many advantages. The basic principle of acoustic method is that the droplets falling in water produce underwater sound with distinct features, using which the rainfall parameters can be computed. The acoustic technique can also be used for developing a low cost and accurate device for automatic measurement of rainfall rate and kinetic energy of rain.especially suitable for telemetry applications. This technique can also be utilized to develop a low cost Disdrometer that finds application in rainfall analysis as well as in calibration of nozzles and sprinklers. This thesis is divided into the following 7 chapters, which describes the methodology adopted, the results obtained and the conclusions arrived at.

Realisation of a Target Classifier For Noise Sources in the Ocean

This thesis addresses one of the emerging topics in Sonar Signal Processing.,viz.the implementation of a target classifier for the noise sources in the ocean, as the operator assisted classification turns out to be tedious,laborious and time consuming.In the work reported in this thesis,various judiciously chosen components of the feature vector are used for realizing the newly proposed Hierarchical Target Trimming Model.The performance of the proposed classifier has been compared with the Euclidean distance and Fuzzy K-Nearest Neighbour Model classifiers and is found to have better success rates.The procedures for generating the Target Feature Record or the Feature vector from the spectral,cepstral and bispectral features have also been suggested.The Feature vector ,so generated from the noise data waveform is compared with the feature vectors available in the knowledge base and the most matching pattern is identified,for the purpose of target classification.In an attempt to improve the success rate of the Feature Vector based classifier,the proposed system has been augmented with the HMM based Classifier.Institutions where both the classifier decisions disagree,a contention resolving mechanism built around the DUET algorithm has been suggested.

Dynamical aspects of coupled Rossler systems: effects of noise

Nonlinear time series analysis is employed to study the complex behaviour exhibited by a coupled pair of Rossler systems. Dimensional analysis with emphasis on the topological correlation dimension and the Kolmogorov entropy of the system is carried out in the coupling parameter space. The regime of phase synchronization is identified and the extent of synchronization between the systems constituting the coupled system is quantified by the phase synchronization index. The effect of noise on the coupling between the systems is also investigated. An exhaustive study of the topological, dynamical and synchronization properties of the nonlinear system under consideration in its characteristic parameter space is attempted.

Modeling and Analysis of Some Heavy Tailed Time Series

The thesis has covered various aspects of modeling and analysis of finite mean time series with symmetric stable distributed innovations. Time series analysis based on Box and Jenkins methods are the most popular approaches where the models are linear and errors are Gaussian. We highlighted the limitations of classical time series analysis tools and explored some generalized tools and organized the approach parallel to the classical set up. In the present thesis we mainly studied the estimation and prediction of signal plus noise model. Here we assumed the signal and noise follow some models with symmetric stable innovations.We start the thesis with some motivating examples and application areas of alpha stable time series models. Classical time series analysis and corresponding theories based on finite variance models are extensively discussed in second chapter. We also surveyed the existing theories and methods correspond to infinite variance models in the same chapter. We present a linear filtering method for computing the filter weights assigned to the observation for estimating unobserved signal under general noisy environment in third chapter. Here we consider both the signal and the noise as stationary processes with infinite variance innovations. We derived semi infinite, double infinite and asymmetric signal extraction filters based on minimum dispersion criteria. Finite length filters based on Kalman-Levy filters are developed and identified the pattern of the filter weights. Simulation studies show that the proposed methods are competent enough in signal extraction for processes with infinite variance.Parameter estimation of autoregressive signals observed in a symmetric stable noise environment is discussed in fourth chapter. Here we used higher order Yule-Walker type estimation using auto-covariation function and exemplify the methods by simulation and application to Sea surface temperature data. We increased the number of Yule-Walker equations and proposed a ordinary least square estimate to the autoregressive parameters. Singularity problem of the auto-covariation matrix is addressed and derived a modified version of the Generalized Yule-Walker method using singular value decomposition.In fifth chapter of the thesis we introduced partial covariation function as a tool for stable time series analysis where covariance or partial covariance is ill defined. Asymptotic results of the partial auto-covariation is studied and its application in model identification of stable auto-regressive models are discussed. We generalize the Durbin-Levinson algorithm to include infinite variance models in terms of partial auto-covariation function and introduce a new information criteria for consistent order estimation of stable autoregressive model.In chapter six we explore the application of the techniques discussed in the previous chapter in signal processing. Frequency estimation of sinusoidal signal observed in symmetric stable noisy environment is discussed in this context. Here we introduced a parametric spectrum analysis and frequency estimate using power transfer function. Estimate of the power transfer function is obtained using the modified generalized Yule-Walker approach. Another important problem in statistical signal processing is to identify the number of sinusoidal components in an observed signal. We used a modified version of the proposed information criteria for this purpose.

Statistical signal extraction using stable processes

The standard models for statistical signal extraction assume that the signal and noise are generated by linear Gaussian processes. The optimum filter weights for those models are derived using the method of minimum mean square error. In the present work we study the properties of signal extraction models under the assumption that signal/noise are generated by symmetric stable processes. The optimum filter is obtained by the method of minimum dispersion. The performance of the new filter is compared with their Gaussian counterparts by simulation.

Finite-size scaling analysis of the avalanches in the three-dimensional Gaussian random-field Ising model with metastable dynamics

A numerical study is presented of the third-dimensional Gaussian random-field Ising model at T=0 driven by an external field. Standard synchronous relaxation dynamics is employed to obtain the magnetization versus field hysteresis loops. The focus is on the analysis of the number and size distribution of the magnetization avalanches. They are classified as being nonspanning, one-dimensional-spanning, two-dimensional-spanning, or three-dimensional-spanning depending on whether or not they span the whole lattice in different space directions. Moreover, finite-size scaling analysis enables identification of two different types of nonspanning avalanches (critical and noncritical) and two different types of three-dimensional-spanning avalanches (critical and subcritical), whose numbers increase with L as a power law with different exponents. We conclude by giving a scenario for avalanche behavior in the thermodynamic limit.