Dissertations / Theses on the topic 'Formule de Feynman-Kac généralisée'

Cette thèse se consacre à étudier les symétries de Lie d'une classe particulière d'équations différentielles partielles (EDP), désignée sous le nom d'équation de Kolmogorov rétrograde. Cette équation joue un rôle essentiel dans le cadre des modèles financiers, notamment en lien avec le modèle de Longstaff-Schwartz, qui est largement utilisé pour la valorisation des options et des produits dérivés.Dans un contexte plus générale, notre étude s'oriente vers l'analyse des symétries de Lie de l'équation de Kolmogorov rétrograde, en introduisant un terme non linéaire. Cette généralisation est significative, car l'équation ainsi modifiée est liée à une équation différentielle stochastique rétrograde et progressive (EDSRP) via la formule de Feynman-Kac généralisée (non linéaire). Nous nous intéressons également à l'exploration des symétries de cette équation stochastique, ainsi qu'à la manière dont les symétries de l'EDP sont connectées à celles de l'EDSRP.Enfin, nous proposons un recalcul des symétries de l'équation différentielle stochastique rétrograde (EDSR) et de l'EDSRP, en adoptant une nouvelle approche. Cette approche se distingue par le fait que le groupe de symétries qui opère sur le temps dépend lui-même du processus $Y$, qui constitue la solution de l'EDSR. Cette dépendance ouvre de nouvelles perspectives sur l'interaction entre les symétries temporelles et les solutions des équations
This thesis is dedicated to studying the Lie symmetries of a particular class of partialdifferential equations (PDEs), known as the backward Kolmogorov equation. This equa-tion plays a crucial role in financial modeling, particularly in relation to the Longstaff-Schwartz model, which is widely used for pricing options and derivatives.In a broader context, our study focuses on analyzing the Lie symmetries of thebackward Kolmogorov equation by introducing a nonlinear term. This generalization issignificant, as the modified equation is linked to a forward backward stochastic differ-ential equation (FBSDE) through the generalized (nonlinear) Feynman-Kac formula.We also examine the symmetries of this stochastic equation and how the symmetriesof the PDE are connected to those of the BSDE.Finally, we propose a recalculation of the symmetries of the BSDE and FBSDE,adopting a new approach. This approach is distinguished by the fact that the symme-try group acting on time itself depends also on the process Y , which is the solutionof the BSDE. This dependence opens up new perspectives on the interaction betweentemporal symmetries and the solutions of the equations

Ce travail s'inscrit dans le cadre de l'etude des plasmas quantiques composes d'electrons et de noyaux interagissant via le potentiel de coulomb. Dans ce contexte, la derivation d'une equation d'etat par un developpement systematique en densite est utile. Dans une premiere partie, nous passons en revue les proprietes d'equilibre et les differents formalismes existant pour les systemes coulombiens classiques et quantiques. Nous enchainons, dans une seconde partie, sur notre formalisme donnant une representation diagrammatique des quantites d'equilibre, qui est l'analogue du developpement d'abe-meeron employe dans le cas des systemes classiques. Notre methode, developpee dans le cadre de l'ensemble grand-canonique, est basee sur la representation de feynman-kac de l'integrale de chemin qui etablit l'equivalence entre un systeme quantique constitue de charges ponctuelles et un systeme classique forme de filaments. Ce formalisme nous permet de calculer d'une maniere exacte et coherente l'ensemble des corrections au gaz parfait (termes classiques a la debye-huckel, diffraction, diffusion, etats lies et termes d'echange lies a la statistique des particules). La pression obtenue est calculee de facon explicite jusqu'a une puissance 5/2 en densite. Dans une troisieme partie, nous abordons l'etude qualitative de cette equation et discutons du domaine de validite du developpement en densite en fonction de la temperature et de la densite totale. Trois regimes sont clairement mis en evidence: une limite de tres basse densite ou les effets classiques de type debye predominent, un regime de densite intermediaire ou les corrections classiques et quantiques sont comparables et une region de densite elevee ou les corrections d'echange l'emportent sur tous les autres effets. Pour illustration, cette equation d'etat tronquee a ete appliquee au cas du soleil

Cette thèse s’intéresse à différents problèmes de grandes déviations en rapport avec la physique statistique, qu’elle aborde sous l’angle théorique aussi bien que numérique. La première partie concerne l’étude de grandes déviations en temps long pour les processus de diffusion. Tout d’abord, de nouveaux résultats d’ergodicité sont montrés pour les dynamiques de Feynman-Kac, en temps discret et en temps continu. Ceci conduit à de nouveaux résultats fins (au sens de la topologie considérée) sur les grandes déviations de mesures empiriques de processus de diffusion. Divers aspects numériques sont ensuite abordés. Tout d’abord, des estimées d’erreur précises sont fournies pour les discrétisations de processus de Feynman-Kac, la non-linéarité de la dynamique demandant le développement de nouveaux outils. Afin de réduire la variance des estimateurs classiques de grandes déviations, un algorithme adaptatif est ensuite présenté, qui utilise les techniques dite d’approximation stochastique. Enfin, nous abordons une problème numérique concernant les systèmes à basse température, et présentons une méthode pour construire une approximation du contrôle optimal à partir de la théorie du chemin de réaction. La dernière partie de cette thèse porte sur un sujet légèrement différent, celui des gaz de Coulomb, qui apparaissent en physique mais aussi dans la théorie des matrices aléatoires. Nous présentons d’abord une méthode efficace pour la simulation de tels gaz, avant de nous tourner vers l’étude des gaz sous contrainte. Pour ceux-ci, nous prouvons de nouveaux résultats de concentration dans la limite d’un grand nombre de particules, sous certaines conditions sur la contrainte. Nous présentons également un algorithme de simulation qui confirme les attentes théoriques
This thesis is concerned with various aspects of large deviations theory in relation with statistical physics. Both theoretical and numerical considerations are dealt with. The first part of the work studies long time large deviations properties of diffusion processes. First, we prove new ergodicity results for Feynman-Kac dynamics, both in continuous and discrete time. This leads to new fine results (in the sense of topology) for large deviations of empirical measures of diffusion processes. Various numerical problems are then covered. We first provide precise error estimates on discretizations of Feynman-Kac dynamics, for which the nonlinear features of the dynamics demand new tools. In order to reduce the variance of naive estimators, we provide an adaptive algorithm relying on the technique of stochastic approximation. We finally consider a problem concerning low temperature systems. We present a new method for constructing an approximation of the optimal control from the instanton (or reaction path) theory. The last part of the thesis is concerned with the different topic of Coulomb gases, which appear both in physics and random matrix theory. We first present an efficient method for simulating such gases, before turning to gases under constraint. For such gases, we prove new concentration results in the limit of a large number of particles, under some conditions on the constraint. We also present a simulation algorithm, which confirms the theoretical expectations

Introduites par E. Pardoux et S. Peng, les Equations Différentielles Stochastiques Rétrogrades ont fait l'objet de nombreux travaux. On peut les étudier suivant plusieurs points de vue. Dans une première partie, on améliore des résultats d'existence et d'unicité pour les solutions d'EDSR à horizon aléatoire lorsque le générateur est strictement monotone, puis monotone. Le fort lien qui existe entre les EDSR et les Equations aux Dérivées Partielles permet de donner une approche probabiliste pour des EDP elliptiques. Dans une seconde partie, on s'intéresse à la notion d'espérance non linéaire, qui est une généralisation de l'espérance classique dans la mesure où elle en vérifie les propriétés essentielles, hormis la linéarité. On se place dans le cadre où les trajectoires ne sont pas continues en considérant une filtration engendrée par un mouvement brownien et un processus de Poisson. On établit un théorème de décomposition de Doob-Meyer pour les surmartingales non linéaires.

Dans cette thèse on étudie des schémas numériques pour des processus
/X/ à coefficients discontinus. Un premier schéma pour le cas
unidimensionnel utilise les Équations Différentielles Stochastiques
avec Temps Local. En effet en dimension un les processus /X/ sont
solutions de telles équations. On construit une grille sur la droite
réelle, qu'une bijection adéquate transforme en une grille uniforme
de pas /h/. Cette bijection permet de transformer /X/ en /Y/ qui se
comporte localement comme un Skew Brownian Motion, pour lequel on
connaît les probabilités de transition sur une grille uniforme, et le
temps moyen passé sur chaque cellule de cette grille. Une marche
aléatoire peut alors être construite, qui converge vers /X/ en racine
de /h/. Toujours dans le cas unidimensionnel on propose un deuxième
schéma plus général. On se donne une grille non uniforme sur la
droite réelle, dont les cellules ont une taille proportionnelle à
/h/. On montre qu'on peut relier les probabilités de transition de
/X/ sur cette grille, ainsi que le temps moyen passé par /X/ sur
chacune de ses cellules, à des solutions de problèmes d'EDP
elliptiques ad hoc. Une marche aléatoire en temps et en espace est
ainsi construite, qui permet d'approcher /X/ à nouveau en racine de
/h/. Ensuite on présente des pistes pour adapter cette dernière
approche au cas bidimensionnel et les problèmes que cela soulève.
Enfin on illustre par des exemples numériques les schémas étudiés.

Cette Thèse se divise en deux parties. Dans la partie mathématique, nous étudions différentes edp d'ordre supérieur à 3 issues des neurosciences avec un point de vue probabiliste. Nous démontrons une formule de FK pour une grande classe de solutions de KdV (pas seulement les n-solitons), à l'aide des déterminants de Fredholm et des transformées de Laplace d'intégrales de Skorohod itérées. Concernant les edp d'ordre supérieur à 3, les processus itérés qui consistent en la composition de deux processus indépendants, l'un correspondant à la position et l'autre au temps, sont liés à leurs solutions. En effet, nous montrons une formule de FK pour des solutions d'edp d'ordre supérieur à 3 basée sur des fonctionnelles de processus itérés, même dans le cas non Markovien, étendant ainsi les résultats existants. Nous proposons aussi un schéma numérique pour la simulation de trajectoires de diffusions itérées basé sur le schéma d'Euler, qui converge p.s., uniformément en temps, avec un taux de convergence d'ordre $1/4$. Une estimation de l'erreur est proposée. Dans la partie biologique, nous avons collecté plusieurs articles en neuroscience et d'autres domaines de biologie, où les edp précédentes sont utilisées. En particulier, on s'intéresse à la simulation et à la propagation du potentiel d'action lorsque la capacité de la membrane cellulaire n'est pas supposée constante. Ces articles ont en commun le fait qu'ils remettent en question le fameux modèle d'Hodgkin-Huxley datant des années cinquante. En effet, même si ce modèle a été très efficace pour la compréhension du signal neuronal, il ne prend pas en compte tous les phénomènes résultants de la propagation du potentiel d'action
This Thesis consists of two parts. In the mathematical part we study Korteweg--de Vries (KdV) equation and high-order pdes with a probabilistic point of view in order to obtain Feynman-Kac (FK) type formulas. This study was motivated by recent biological models. We prove a FK representation for a larger class of solutions of KdV equation (not only n-solitons), using Fredholm determinants and Laplace transforms of iterated Skorohod integrals. Regarding higher order pdes, iterated processes that consist in the composition of two independent processes, one corresponding to position and the other one to time, are naturally related to their solutions. Indeed, we prove FK formulas for solutions of high order pdes based on functionals of iterated processes even in the non Markovian case, thus extending the existing results. We also propose a scheme for the simulation of iterated diffusions trajectories based on Euler scheme, that converges a.s., uniformly in time, with a rate of convergence of order $1/4$. An estimation of the error is proposed. In the biological part, we have collected several papers in neuroscience and other fields of biology where the previous types of pdes are involved. In particular, we are interested in the simulation of the propagation of the action potential when the capacitance of the cell membrane is not assumed to be constant. These papers have in common the fact that they question the famous Hodgkin Huxley model dating back to the fifties. Indeed this model even if it has been very efficient for the understanding of neuronal signaling does not take into account all the phenomena that occur during the propagation of the action potential

Cette thèse porte sur le développement de méthodes de Monte-Carlo pour calculer des représentations Feynman-Kac impliquant des opérateurs sous forme divergence avec un coefficient de diffusion constant par morceaux. Les méthodes proposées sont des variantes de la marche sur les sphères à l'intérieur des zones avec un coefficient de diffusion constant et des techniques de différences finies stochastiques pour traiter les conditions aux interfaces aussi bien que les conditions aux limites de différents types. En combinant ces deux techniques, on obtient des marches aléatoires dont le score calculé le long du chemin fourni un estimateur biaisé de la solution de l'équation aux dérivées partielles considérée. On montre que le biais global de notre algorithme est en général d'ordre deux par rapport au pas de différences finies. Ces méthodes sont ensuite appliquées au problème direct lié à la tomographie par impédance électrique pour la détection de tumeurs. Une technique de réduction de variance est également proposée dans ce cadre. On traite finalement du problème inverse de la détection de tumeurs à partir de mesures de surfaces à l'aide de deux algorithmes stochastiques basés sur une représentation paramétrique de la tumeur ou des tumeurs sous forme d'une ou plusieurs sphères. De nombreux essais numériques sont proposés et montrent des résultats probants dans la localisation des tumeurs
This thesis deals with the development of Monte-Carlo methods to compute Feynman-Kac representations involving divergence form operators with a piecewise constant diffusion coefficient. The proposed methods are variations around the walk on spheres method inside the regions with a constant diffusion coefficient and stochastic finite differences techniques to treat the interface conditions as well as the different kinds of boundary conditions. By combining these two techniques, we build random walks which score computed along the walk gives us a biased estimator of the solution of the partial differential equation we consider. We prove that the global bias is in general of order two with respect to the finite difference step. These methods are then applied for tumour detection to the forward problem in electrical impedance tomography. A variance reduction technique is also proposed in this case. Finally, we treat the inverse problem of tumours detection from surface measurements using two stochastics algorithms based on a spherical parametric representation of the tumours. Many numerical tests are proposed and show convincing results in the localization of the tumours

Cette these se situe a la rencontre de la theorie des champs et du calcul stochastique. Nous decrivons en termes de distributions sur l'espace de wiener certains objets de la theorie des champs tels que les operateurs vertex et le champ bosonique. Nous etudions egalement une action inedite du groupe des diffeomorphismes sur l'espace de wiener. Ainsi, a l'aide des formules d'integration par partie de cameron-martin, on obtient de facon rigoureuse une representation de l'algebre de virasoro. Cette representation s'interprete en terme de changement de temps et d'operateur de toeplitz. Par ailleurs, une correspondance entre un espace de fonction tests sur l'espace de wiener et la quantification d'un espace de series formelles nous permet d'obtenir sous forme probabiliste les solutions soliton et les transformations de backlund de la theorie korteweg-de vries

Le filtrage non-linéaire des mesures ponctuelles d'un fluide turbulent était un sujet vierge, nous donnons ici des modélisations stochastiques et des filtres pertinents. Nous avons défini et étudié le processus d'acquisition d'un champ vectoriel le long d'un chemin aléatoire. Nous avons proposé des algorithmes de filtrage non-linéaire pour les processus à champ moyen et démontré la convergence des approximations particulaires. Nous avons remanié les modèles Lagrangiens du fluide proposés par les physiciens en fermant ces équations par un conditionnement en les couplant à l'observation et au processus d'acquisition. Nos algorithmes permettent alors de filtrer les mesures de vitesses d'un fluide turbulent simulées ou réelles en écoulement 1D à 3D.

Dans cette thèse, on étudie le problème de la consommation et de l’investissement pour le marché financier de "spread" (différence entre deux actifs) défini par le processus Ornstein-Uhlenbeck (OU). Ce manuscrit se compose de sept chapitres. Le chapitre 1 présente une revue générale de la littérature et un bref résumé des principaux résultats obtenus dans cetravail où différentes fonctions d’utilité sont considérées. Dans le chapitre 2, on étudie la stratégie optimale de consommation / investissement pour les fonctions puissances d’utilité pour un intervalle de temps réduit a 0 < t < T < T0. Dans ce chapitre, nous étudions l’équation de Hamilton–Jacobi–Bellman (HJB) par la méthode de Feynman - Kac (FK). L’approximation numérique de la solution de l’équation de HJB est étudiée et le taux de convergence est établi. Il s’avère que dans ce cas, le taux de convergencedu schéma numérique est super–géométrique, c’est-à-dire plus rapide que tous ceux géométriques. Les principaux théorèmes sont énoncés et des preuves de l’existence et de l’unicité de la solution sont données. Un théorème de vérification spécial pour ce cas des fonctions puissances est montré. Le chapitre 3 étend notre approche au chapitre précédent à la stratégie de consommation/investissement optimale pour tout intervalle de temps pour les fonctions puissances d’utilité où l’exposant γ doit être inférieur à 1/4. Dans le chapitre 4, on résout le problème optimal de consommation/investissement pour les fonctions logarithmiques d’utilité dans le cadre du processus OU multidimensionnel en se basant sur la méthode de programmation dynamique stochastique. En outre, on montre un théorème de vérification spécial pour ce cas. Le théorème d’existence et d’unicité pour la solution classique de l’équation de HJB sous forme explicite est également démontré. En conséquence, les stratégies financières optimales sont construites. Quelques exemples sont donnés pour les cas scalaires et pour les cas multivariés à volatilité diagonale. Le modèle de volatilité stochastique est considéré dans le chapitre 5 comme une extension du chapitre précédent des fonctions logarithmiques d’utilité. Le chapitre 6 propose des résultats et des théorèmes auxiliaires nécessaires au travail.Le chapitre 7 fournit des simulations numériques pour les fonctions puissances et logarithmiques d’utilité. La valeur du point fixe h de l’application de FK pour les fonctions puissances d’utilité est présentée. Nous comparons les stratégies optimales pour différents paramètres à travers des simulations numériques. La valeur du portefeuille pour les fonctions logarithmiques d’utilité est également obtenue. Enfin, nous concluons nos travaux et présentons nos perspectives dans le chapitre 8
This thesis studies the consumption/investment problem for the spread financial market defined by the Ornstein–Uhlenbeck (OU) process. Recently, the OU process has been used as a proper financial model to reflect underlying prices of assets. The thesis consists of 8 Chapters. Chapter 1 presents a general literature review and a short view of the main results obtained in this work where different utility functions have been considered. The optimal consumption/investment strategy are studied in Chapter 2 for the power utility functions for small time interval, that 0 < t < T < T0. Main theorems have been stated and the existence and uniqueness of the solution has been proven. Numeric approximation for the solution of the HJB equation has been studied and the convergence rate has been established. In this case, the convergence rate for the numerical scheme is super geometrical, i.e., more rapid than any geometrical ones. A special verification theorem for this case has been shown. In this chapter, we have studied the Hamilton–Jacobi–Bellman (HJB) equation through the Feynman–Kac (FK) method. The existence and uniqueness theorem for the classical solution for the HJB equation has been shown. Chapter 3 extended our approach from the previous chapter of the optimal consumption/investment strategies for the power utility functions for any time interval where the power utility coefficient γ should be less than 1/4. Chapter 4 addressed the optimal consumption/investment problem for logarithmic utility functions for multivariate OU process in the base of the stochastic dynamical programming method. As well it has been shown a special verification theorem for this case. It has been demonstrated the existence and uniqueness theorem for the classical solution for the HJB equation in explicit form. As a consequence the optimal financial strategies were constructed. Some examples have been stated for a scalar case and for a multivariate case with diagonal volatility. Stochastic volatility markets has been considered in Chapter 5 as an extension for the previous chapter of optimization problem for the logarithmic utility functions. Chapter 6 proposed some auxiliary results and theorems that are necessary for the work. Numerical simulations has been provided in Chapter 7 for power and logarithmic utility functions. The fixed point value h for power utility has been presented. We study the constructed strategies by numerical simulations for different parameters. The value function for the logarithmic utilities has been shown too. Finally, Chapter 8 reflected the results and possible limitations or solutions

Cette thèse traite des fonctionnelles exponentielles du mouvement brownien et porte en particulier sur des calculs explicites de prix de bonds zéro-coupon associés au modèle de taux d'intérêt de Dothan. En utilisant des méthodes de noyaux de la chaleur et de résolution d'équations de Fokker-Planck, nous donnons des formules explicites de densités de probabilités ou de leurs transformées de Laplace. Les différentes formules intégrales obtenues complètent celles de l'article original "On the Term Structure of Interest Rates" (L. U. Dothan). La méthode utilisée est directe et implique notamment une nouvelle représentation intégrale pour le module au carré de la fonction Gamma. Nous étudions ensuite les applications à la physique et aux mathématiques financières des résultats obtenus pour les fonctionnelles périodiques et hyperboliques du mouvement brownien. Nous traitons aussi de calculs de sensibilités d'options par le calcul de Malliavin. Nous donnons des expressions explicites de l'indicateur delta pour des prix d'options asiatiques et des obligations reposant sur des taux courts traités dans la première partie de la thèse.

Dans un premier temps, nous étudions une nouvelle classe d'équations différentielles stochastiques rétrogrades (notées EDSRs) qui sont reliées à des conditions de Neumann semi-linéaires relatives à des phénomènes ergodiques. La particularité de ces problèmes est que la constante ergodique apparaît dans la condition au bord. Nous étudions l'existence et l'unicité de solutions pour de telles EDSRs ergodiques ainsi que le lien avec les équations aux dérivées partielles et nous appliquons ces résultats à des problèmes de contrôle ergodique optimal. Dans une deuxième partie nous généralisons des travaux de P. Briand et Y. Hu publiés en 2008. Ces derniers ont prouvé un résultat d'unicité pour les solutions d'EDSRs quadratiques de générateur convexe et de condition terminale non bornée ayant tous leurs moments exponentiels finis. Nous prouvons que ce résultat d'unicité reste vrai pour des solutions qui admettent uniquement certains moments exponentiels finis, ces moments étant reliés de manière naturelle à ceux présents dans le théorème d'existence. Nous améliorons aussi la formule de Feynman-Kac non linéaire prouvée par P. Briand et Y. Hu. Enfin, nous nous intéressons à la résolution numérique d'EDSRs quadratiques markoviennes dont la condition terminale est bornée. Nous estimons dans un premier temps des bornes déterministes sur le processus Z. Nous donnons ensuite un nouveau schéma de discrétisation en temps dont la particularité est que la grille de discrétisation est non uniforme. Enfin nous obtenons une vitesse de convergence pour ce schéma. Par ailleurs, quelques simulations numériques permettent d'étudier l'efficacité de notre nouveau schéma dans un cadre pratique.

Cette thèse se compose de trois parties indépendantes portant sur l'application du contrôle stochastique à la finance. Dans la première partie, nous étudions le problème de maximisation de la fonction d'utilité dans un marché incomplet avec défauts et information totale/partielle. Nous utilisons le principe de la programmation dynamique pour pouvoir caractériser la fonction valeur solution du problème. Ensuite, nous utilisons cette caractérisation pour en déduire une EDSR dont la fonction valeur est solution. Nous donnons également une approximation de cette fonction valeur. Dans la seconde partie, nous étudions les EDSR à sauts. En utilisant les résultats de décomposition des processus à sauts liée au grossissement progressif de filtration, nous faisons un lien entre les EDSR à sauts et les EDSR browniennes. Cela nous permet de donner un résultat d'existence, un théorème de comparaison ainsi qu'une décomposition de la formule de Feynman-Kac. Puis nous utilisons ces techniques pour la détermination du prix d'une option européenne dans un marché complet et le prix d'indifférence d'un actif contingent non duplicable dans un marché incomplet. Enfin, dans la troisième partie, nous utilisons la théorie des erreurs pour expliquer le risque de liquidité comme une propriété intrinsèque au marché. Cela nous permet de modéliser la fourchette Bid-Ask. Puis nous résolvons dans ce modèle le problème de liquidation optimale d'un portefeuille en temps discret et déterministe en utilisant la programmation dynamique.

Cette thèse porte sur les équations différentielles stochastiques rétrogrades (EDSR) dirigées par une classe de processus de Volterra qui contient le mouvement brownien multifractionnaire et le processus Ornstein-Uhlenbeck multifractionnaire. Dans la première partie, nous étudions la solution des EDSRs multidimensionnelles avec des générateurs linéaires. Par la formule d’Itô pour les processus de Volterra nous réduisons l’EDSR à une équation aux dérivées partielles (EDP) de second ordre linéaire avec la condition terminale. Sous une condition d’intégrabilité dans un voisinage du temps terminal de la variance du processus de Volterra, nous résolvons l’EDP associée explicitement et en déduisons la solution des EDSR linéaire. Puis, nous discutons une application dans le contexte des stratégies autofinancées. La seconde partie de la thèse traite des EDSRs non linéaires dirigées par la même classe de processus de Volterra. Les résultats principaux sont l’existence et l’unicité de la solution de l’EDSR dans un espace de fonctionnelles régulières du processus de Volterra et un théorème de comparaison qui porte sur les générateurs et les conditions terminales. Nous donnons deux preuves de l’existence et de l’unicité de la solution de l’EDSR, l’une basée sur l’EDP associée et l’autre sans référence à l’EDP, mais avec des méthodes probabilistes. Cette seconde preuve est techniquement difficile et, en raison de l’absence de propriétés de martingale dans le contexte des processus de Volterra, la preuve nécessite différentes normes sur l’espace de Hilbert sous-jacent défini par le noyau du processus de Volterra. Pour la construction de la solution, nous avons besoin de la notion de l’espérance quasi-conditionnelle, d’une formule de type Clark-Ocone et d’une autre formule d’Itô pour les processus de Volterra. Contrairement au cas classique des EDSR dirigées par le mouvement brownien ou brownien fractionnaire, une hypothèse sur le comportement du noyau est nécessaire pour l’existence et l’unicité de la solution de l’EDSR. Pour le mouvement brownien multifractionnaire, cette hypothèse est liée à la fonction de Hurst
This thesis treats of backward stochastic differential equations (BSDE) driven by a class of Gaussian Volterra processes that includes multifractional Brownian motion and multifractional Ornstein-Uhlenbeck processes. In the first part we study multidimensional BSDE with generators that are linear functions of the solution. By means of an Itoˆ formula for Volterra processes, a linear second order partial differential equation (PDE) with terminal condition is associated to the BSDE. Under an integrability condition on a functional of the second moment of the Volterra process in a neighbourhood of the terminal time, we solve the associated PDE explicitely and deduce the solution of the linear BSDE. We discuss an application in the context of self-financing trading stategies. The second part of the thesis treats of non-linear BSDE driven by the same class of Gaussian Volterra processes. The main results are the existence and uniqueness of the solution in a space of regular functionals of the Volterra process, and a comparison theorem for the solutions of BSDE. We give two proofs for the existence and uniqueness of the solution, one is based on the associated PDE and a second one without making reference to this PDE, but with probabilistic and functional theoretic methods. Especially this second proof is technically quite complex, and, due to the absence of mar- tingale properties in the context of Volterra processes, requires to work with different norms on the underlying Hilbert space that is defined by the kernel of the Volterra process. For the construction of the solution we need the notion of quasi-conditional expectation, a Clark-Ocone type formula and another Itoˆ formula for Volterra processes. Contrary to the more classical cases of BSDE driven by Brownian or fractional Brownian motion, an assumption on the behaviour of the kernel of the driv- ing Volterra process is in general necessary for the wellposedness of the BSDE. For multifractional Brownian motion this assumption is closely related to the behaviour of the Hurst function

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux méthodes numériques probabilistes dites de Population Monte-Carlo, du point de vue du temps continu. Ces méthodes PMC se ramènent au calcul séquentiel de moyennes pondérées de trajectoires Markoviennes. Nous démontrons la convergence (vers la fonction propre principale des opérateurs de Schrödinger) en temps long de la variance et du biais de cette méthode avec la bonne vitesse en 1/N. Ensuite, nous considérons le problème de l'échantillonnage séquentiel d'un flot continu de mesures de Boltzmann. Pour cela, à partir d'une dynamique Markovienne arbitraire, nous associons une dynamique renversée dans le temps dont la loi pondérée par une moyenne trajectorielle de Feynman-Kac explicitement calculable redonne la dynamique initiale ainsi que la mesure de Boltzmann à calculer. Enfin, nous généralisons ce problème au cas où la dynamique est due à l'évolution dans le temps de contraintes rigides sur les configurations possibles du processus. Nous calculons exactement les poids associés, qui font intervenir la courbure locale des sous-variétés générées par les contraintes.
In this dissertation, we focus on stochastic numerical methods of Population Monte-Carlo type, in the continuous time setting. These PMC methods resort to the sequential computation of averages of weighted Markovian paths. The practical implementation rely then on the time evolution of the empirical distribution of a system of N interacting walkers. We prove the long time convergence (towards Schrödinger groundstates) of the variance and bias of this method with the expected 1/N rate. Next, we consider the problem of sequential sampling of a continuous flow of Boltzmann measures. For this purpose, starting with any Markovian dynamics, we associate a second dynamics in reversed time whose law (weighted by a computable Feynman-Kac path average) gives out the original dynamics as well as the target Boltzmann measure. Finally, we generalize the latter problem to the case where the dynamics is caused by evolving rigid constraints on the positions of the process. We compute exactly the associated weights, which resorts to the local curvature of the manifold defined by the constraints

Cette thèse présente deux principaux sujets de recherche indépendants, le dernier étant décliné sous la forme de deux problèmes distincts. Dans toute la première partie de la thèse, nous nous intéressons à la notion d'équations différentielles stochastiques rétrogrades du second ordre (dans la suite 2EDSR), introduite tout d'abord par Cheredito, Soner, Touzi et Victoir puis reformulée récemment par Soner, Touzi et Zhang. Nous prouvons dans un premier temps une extension de leurs résultats d'existence et d'unicité lorsque le générateur considéré est seulement continu et à croissance linéaire. Puis, nous poursuivons notre étude par une nouvelle extension au cas d'un générateur quadratique. Ces résultats théoriques nous permettent alors de résoudre un problème de maximisation d'utilité pour un investisseur dans un marché incomplet, à la fois car des contraintes sont imposées sur ses stratégies d'investissement, et parce que la volatilité du marché est supposée être inconnue. Nous prouvons dans notre cadre l'existence de stratégies optimales, caractérisons la fonction valeur du problème grâce à une EDSR du second ordre et résolvons explicitement certains exemples qui nous permettent de mettre en exergue les modifications induites par l'ajout de l'incertitude de volatilité par rapport au cadre habituel. Nous terminons cette première partie en introduisant la notion d'EDSR du second ordre avec réflexion sur un obstacle. Nous prouvons l'existence et l'unicité des solutions de telles équations, et fournissons une application possible au problème de courverture d'options Américaines dans un marché à volatilité incertaine. Le premier chapitre de la seconde partie de cette thèse traite d'un problème de pricing d'options dans un modèle où la liquidité du marché est prise en compte. Nous fournissons des développements asymptotiques de ces prix au voisinage de liquidité infinie et mettons en lumière un phénomène de transition de phase dépendant de la régularité du payoff des options considérées. Quelques résultats numériques sont également proposés. Enfin, nous terminons cette thèse par l'étude d'un problème Principal/Agent dans un cadre d'aléa moral. Une banque (qui joue le rôle de l'agent) possède un certain nombre de prêts dont elle est prête à échanger les intérêts contre des flux de capitaux. La banque peut influencer les probabilités de défaut de ces emprunts en exerçant ou non une activité de surveillance coûteuse. Ces choix de la banque ne sont connus que d'elle seule. Des investisseurs (qui jouent le rôle de principal) souhaitent mettre en place des contrats qui maximisent leur utilité tout en incitant implicitement la banque à exercer une activité de surveillance constante. Nous résolvons ce problème de contrôle optimal explicitement, décrivons le contrat optimal associé ainsi que ses implications économiques et fournissons quelques simulations numériques
This PhD dissertation presents two independent research topics dealing with contemporary issues in mathematical finance, the second one being divided into into two distinct problems. Throughout the first part of the dissertation, we study the notion of second order backward stochastic differential equations (2BSDE in the following), first introduced by Cheredito, Soner, Touzi and Victoir, then reformulated by Soner, Touzi and Zhang. We start by proving an extension of their existence and uniqueness results to the case of a continuous generator with linear growth. Then, we pursue our study with another extension to the case of a quadratic generator. The theoretical results obtained in that chapter allow us to solve a problem of utility maximization for an investor in an incomplete market, the source of incompleteness being on one hand the restrictions on the class of admissible trading strategies, and on the other hand the fact that the volatility of the market is uncertain. We prove the existence of optimal strategies, we characterize the value function of the problem thanks to a 2BSDE and solve explicetely several examples which give further insight into the main modifications introduced by the uncertain volatility framework. We conclude the first part of the dissertation by introducing the notion of 2BSDEs reflected on an obstacle. We prove existence and uniqueness of the solutions of those equations and propose an application to the pricing problem of American options under volatility uncertainty. The first chapter of the second part of the dissertation deals with a problem of option pricing in an illiquidity model. We provide asymptotic expansions of those prices in the infinite liquidity limit and highlight a transition phase effect depending on the regularity of the payoff considered. We also give numerical results. Finally, the last chapter of this thesis is devoted to a Principal/Agent problem with moral hazard. A bank (the agent) has a certain number of defaultable loans and is ready to exchange their interests with the promess of payments. The bank can influence the default probabilities by choosing whether it monitors the loans or not, this monitoring being costly for the bank. Those choices are only known by the bank itself. Investors (the principal) want to design contracts which maximize their utility while implicitely giving incentives to the bank to monitor all the loans at all times. We solve explicitely this optimal control problem, we describe the associated optimal contract and its economic implications and provide some numerical simulations

Cette thèse présente deux principaux sujets de recherche indépendants, le dernier étant décliné sous la forme de deux problèmes distincts. Dans toute la première partie de la thèse, nous nous intéressons à la notion d'équations différentielles stochastiques rétrogrades du second ordre (dans la suite 2EDSR), introduite tout d'abord par Cheredito, Soner, Touzi et Victoir puis reformulée récemment par Soner, Touzi et Zhang. Nous prouvons dans un premier temps une extension de leurs résultats d'existence et d'unicité lorsque le générateur considéré est seulement continu et à croissance linéaire. Puis, nous poursuivons notre étude par une nouvelle extension au cas d'un générateur quadratique. Ces résultats théoriques nous permettent alors de résoudre un problème de maximisation d'utilité pour un investisseur dans un marché incomplet, à la fois car des contraintes sont imposées sur ses stratégies d'investissement, et parce que la volatilité du marché est supposée être inconnue. Nous prouvons dans notre cadre l'existence de stratégies optimales, caractérisons la fonction valeur du problème grâce à une EDSR du second ordre et résolvons explicitement certains exemples qui nous permettent de mettre en exergue les modifications induites par l'ajout de l'incertitude de volatilité par rapport au cadre habituel. Nous terminons cette première partie en introduisant la notion d'EDSR du second ordre avec réflexion sur un obstacle. Nous prouvons l'existence et l'unicité des solutions de telles équations, et fournissons une application possible au problème de courverture d'options Américaines dans un marché à volatilité incertaine. Le premier chapitre de la seconde partie de cette thèse traite d'un problème de pricing d'options dans un modèle où la liquidité du marché est prise en compte. Nous fournissons des développements asymptotiques de ces prix au voisinage de liquidité infinie et mettons en lumière un phénomène de transition de phase dépendant de la régularité du payoff des options considérées. Quelques résultats numériques sont également proposés. Enfin, nous terminons cette thèse par l'étude d'un problème Principal/Agent dans un cadre d'aléa moral. Une banque (qui joue le rôle de l'agent) possède un certain nombre de prêts dont elle est prête à échanger les intérêts contre des flux de capitaux. La banque peut influencer les probabilités de défaut de ces emprunts en exerçant ou non une activité de surveillance coûteuse. Ces choix de la banque ne sont connus que d'elle seule. Des investisseurs (qui jouent le rôle de principal) souhaitent mettre en place des contrats qui maximisent leur utilité tout en incitant implicitement la banque à exercer une activité de surveillance constante. Nous résolvons ce problème de contrôle optimal explicitement, décrivons le contrat optimal associé ainsi que ses implications économiques et fournissons quelques simulations numériques
This PhD dissertation presents two independent research topics dealing with contemporary issues in mathematical finance, the second one being divided into into two distinct problems. Throughout the first part of the dissertation, we study the notion of second order backward stochastic differential equations (2BSDE in the following), first introduced by Cheredito, Soner, Touzi and Victoir, then reformulated by Soner, Touzi and Zhang. We start by proving an extension of their existence and uniqueness results to the case of a continuous generator with linear growth. Then, we pursue our study with another extension to the case of a quadratic generator. The theoretical results obtained in that chapter allow us to solve a problem of utility maximization for an investor in an incomplete market, the source of incompleteness being on one hand the restrictions on the class of admissible trading strategies, and on the other hand the fact that the volatility of the market is uncertain. We prove the existence of optimal strategies, we characterize the value function of the problem thanks to a 2BSDE and solve explicetely several examples which give further insight into the main modifications introduced by the uncertain volatility framework. We conclude the first part of the dissertation by introducing the notion of 2BSDEs reflected on an obstacle. We prove existence and uniqueness of the solutions of those equations and propose an application to the pricing problem of American options under volatility uncertainty. The first chapter of the second part of the dissertation deals with a problem of option pricing in an illiquidity model. We provide asymptotic expansions of those prices in the infinite liquidity limit and highlight a transition phase effect depending on the regularity of the payoff considered. We also give numerical results. Finally, the last chapter of this thesis is devoted to a Principal/Agent problem with moral hazard. A bank (the agent) has a certain number of defaultable loans and is ready to exchange their interests with the promess of payments. The bank can influence the default probabilities by choosing whether it monitors the loans or not, this monitoring being costly for the bank. Those choices are only known by the bank itself. Investors (the principal) want to design contracts which maximize their utility while implicitely giving incentives to the bank to monitor all the loans at all times. We solve explicitely this optimal control problem, we describe the associated optimal contract and its economic implications and provide some numerical simulations

Cette thèse présente deux principaux sujets de recherche indépendants, le dernier étant décliné sous la forme de deux problèmes distincts. Dans toute la première partie de la thèse, nous nous intéressons à la notion d'équations différentielles stochastiques rétrogrades du second ordre (dans la suite 2EDSR), introduite tout d'abord par Cheredito, Soner, Touzi et Victoir puis reformulée récemment par Soner, Touzi et Zhang. Nous prouvons dans un premier temps une extension de leurs résultats d'existence et d'unicité lorsque le générateur considéré est seulement continu et à croissance linéaire. Puis, nous poursuivons notre étude par une nouvelle extension au cas d'un générateur quadratique. Ces résultats théoriques nous permettent alors de résoudre un problème de maximisation d'utilité pour un investisseur dans un marché incomplet, à la fois car des contraintes sont imposées sur ses stratégies d'investissement, et parce que la volatilité du marché est supposée être inconnue. Nous prouvons dans notre cadre l'existence de stratégies optimales, caractérisons la fonction valeur du problème grâce à une EDSR du second ordre et résolvons explicitement certains exemples qui nous permettent de mettre en exergue les modifications induites par l'ajout de l'incertitude de volatilité par rapport au cadre habituel. Nous terminons cette première partie en introduisant la notion d'EDSR du second ordre avec réflexion sur un obstacle. Nous prouvons l'existence et l'unicité des solutions de telles équations, et fournissons une application possible au problème de courverture d'options Américaines dans un marché à volatilité incertaine. Le premier chapitre de la seconde partie de cette thèse traite d'un problème de pricing d'options dans un modèle où la liquidité du marché est prise en compte. Nous fournissons des développements asymptotiques de ces prix au voisinage de liquidité infinie et mettons en lumière un phénomène de transition de phase dépendant de la régularité du payoff des options considérées. Quelques résultats numériques sont également proposés. Enfin, nous terminons cette thèse par l'étude d'un problème Principal/Agent dans un cadre d'aléa moral. Une banque (qui joue le rôle de l'agent) possède un certain nombre de prêts dont elle est prête à échanger les intérêts contre des flux de capitaux. La banque peut influencer les probabilités de défaut de ces emprunts en exerçant ou non une activité de surveillance coûteuse. Ces choix de la banque ne sont connus que d'elle seule. Des investisseurs (qui jouent le rôle de principal) souhaitent mettre en place des contrats qui maximisent leur utilité tout en incitant implicitement la banque à exercer une activité de surveillance constante. Nous résolvons ce problème de contrôle optimal explicitement, décrivons le contrat optimal associé ainsi que ses implications économiques et fournissons quelques simulations numériques.

Nous nous intéressons à des équations différentielles stochastiques obtenues en perturbant par un bruit blanc des équations différentielles ordinaires admettant N orbites périodiques asymptotiquement stables. Nous construisons une chaîne de Markov à temps discret et espace d’états continu appelée application de Poincaré aléatoire qui hérite du comportement métastable du système. Nous montrons que ce processus admet exactement N valeurs propres qui sont exponentiellement proches de 1 et nous donnons des expressions pour ces valeurs propres et les fonctions propres associées en termes de fonctions committeurs dans les voisinages des orbites périodiques. Nous montrons également que ces valeurs propres sont bien séparées du reste du spectre. Chacune de ces valeurs propres exponentiellement proche de 1 est également reliée à un temps d’atteinte de ces voisinages. De plus, les N valeurs propres exponentiellement proches de 1 et fonctions propres à gauche et à droite associées peuvent être respectivement approchées par des valeurs propres principales, des distributions quasi-stationnaires, et des fonctions propres principales à droite de processus tués quand ils atteignent ces voisinages. Les preuves reposent sur une représentation de type Feynman–Kac pour les fonctions propres, la transformée harmonique de Doob, la théorie spectrale des opérateurs compacts et une propriété de type équilibré détaillé satisfaite par les fonctions committeurs
We consider stochastic differential equations, obtained by adding weak Gaussian white noise to ordinary differential equations admitting N asymptotically stable periodic orbits. We construct a discrete-time,continuous-space Markov chain, called a random Poincaré map, which encodes the metastable behaviour of the system. We show that this process admits exactly N eigenvalues which are exponentially close to 1,and provide expressions for these eigenvalues and their left and right eigenfunctions in terms of committorfunctions of neighbourhoods of periodic orbits. We also provide a bound for the remaining part of the spectrum. The eigenvalues that are exponentially close to 1 and the right and left eigenfunctions are well-approximated by principal eigenvalues, quasistationary distributions, and principal right eigenfunctions of processes killed upon hitting some of these neighbourhoods. Each eigenvalue that is exponentially close to 1is also related to the mean exit time from some metastable neighborhood of the periodic orbits. The proofsrely on Feynman–Kac-type representation formulas for eigenfunctions, Doob’s h-transform, spectral theory of compact operators, and a recently discovered detailed balance property satisfied by committor functions