Thèse soutenue

Application de la théorie d'erreur par formes de Dirichlet

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Auteur / Autrice : Simone Scotti
Direction : Nicolas BouleauMaurizio Pratelli
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques
Date : Soutenance le 16/10/2008
Etablissement(s) : Paris Est en cotutelle avec Scuola normale superiore (Pise, Italie)
Ecole(s) doctorale(s) : Information, Communication, Modélisation et Simulation
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'Enseignement et de Recherche en Mathématiques et Calcul Scientifique (CERMICS)
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Bouleau, Maurizio Pratelli, Marco Biroli, Laurent Denis, Robert Dalang, Alexandre Ern, Stefano Marmi, Francesco Russo
Rapporteurs / Rapporteuses : Marco Biroli, Laurent Denis

Résumé

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Cette thèse est consacrée à l'étude des applications de la théorie des erreurs par formes de Dirichlet. Notre travail se divise en trois parties. La première analyse les modèles gouvernés par une équation différentielle stochastique. Après un court chapitre technique, un modèle innovant pour les carnets d’ordres est proposé. Nous considérons que le spread bid-ask n'est pas un défaut, mais plutôt une propriété intrinsèque du marché. L'incertitude est portée par le mouvement Brownien qui conduit l'actif. Nous montrons que l'évolution des spread peut être évaluée grâce à des formules fermées et nous étudions l'impact de l'incertitude du sous-jacent sur les produits dérivés. En suite, nous introduisons le modèle PBS pour le pricing des options européennes. L'idée novatrice est de distinguer la volatilité du marché par rapport au paramètre utilisé par les traders pour se couvrir. Nous assumons la première constante, alors que le deuxième devient une estimation subjective et erronée de la première. Nous prouvons que ce modèle prévoit un spread bid-ask et un smile de volatilité. Les propriétés plus intéressantes de ce modèle sont l’existence de formules fermés pour le pricing, l'impact de la dérive du sous-jacent et une efficace stratégie de calibration. La seconde partie s'intéresse aux modèles décrit par une équation aux dérivées partielles. Les cas linéaire et non-linéaire sont analysés séparément. Dans le premier nous montrons des relations intéressantes entre la théorie des erreurs et celui des ondelettes. Dans le cas non-linéaire nous étudions la sensibilité des solutions à l’aide de la théorie des erreurs. Sauf dans le cas d’une solution exacte, il y a deux approches possibles : on peut d’abord discrétiser l’EDP et étudier la sensibilité du problème discrétisé, soit démontrer que les sensibilités théoriques vérifient des EDP. Les deux cas sont étudiés, et nous prouvons que les sharp et le biais sont solutions d’EDP linéaires dépendantes de la solution de l’EDP originaire et nous proposons des algorithmes pour évaluer numériquement les sensibilités. Enfin, la troisième partie est dédiée aux équations stochastiques aux dérivées partielles. Notre analyse se divise en deux chapitres. D’abord nous étudions la transmission de l’incertitude, présente dans la condition initiale, à la solution de l’EDPS. En suite, nous analysons l'impact d'une perturbation dans les termes fonctionnelles de l’EDPS et dans le coefficient de la fonction de Green associée. Dans le deux cas, nous prouvons que le sharp et le biais sont solutions de deux EDPS linéaires dépendantes de la solution de l’EDPS originaire