Dans cette thèse, nous présentons trois essais sur des tests de spécification des modèles financiers. Notre objectif est de développer une procédure optimale adaptative pour tester la spécification des modèles financiers basée sur les tests de Hong (1996) modifiés. Avec cette procédure, les tests ont des propriétés optimales et ils détectent les alternatives locales à la Pitman à un taux qui est proche de n-½. Le premier essai propose une procédure optimale adaptative pour tester la dépendance temporelle de forme inconnue basée sur les tests de Hong (1996) modifiés. Ces derniers sont basés sur la distance entre l'estimateur non paramétrique de la densité spectrale normalisée et celle provenant de la contrainte imposée par l'hypothèse nulle. Ils se distinguent par la mesure de distance choisie, soit la norme quadratique, la métrique de Helling ou encore le critère d'information de Kullback-Leibler. Sous l'hypothèse nulle, nos tests modifiés sont asymptotiquement distribués selon une loi N (0,1). Les avantages des tests basés sur la procédure optimale adaptative en comparaison avec les tests de Hong sont les suivants: (1) Le paramètre du noyau n'est pas choisi de façon arbitraire mais est plutôt déterminé par les données. (2) Les tests sont de type adaptatif à taux optimaux dans le sens de Horowitz et Spokoiny (2001). (3) Ils détectent l'alternative à la Pitman à un taux proche de n-½ . Nos simulations montrent que les tests basés sur notre procédure ont un niveau plus précis tout en étant plus puissants que les tests de Box et Pierce (1970) (BP), de Ljung et Box (1978) (LB), les tests du multiplicateur de Lagrange de Breusch (1978) et Goldfrey (1978) (LlVI) et les tests de Hong (1996). Dans le deuxième essai, nous appliquons la procédure optimale proposée dans le premier afin de détecter les effets ARCH (hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive) et ACD (autorégressif de durée conditionnelle). Cette procédure permet de choisir le paramètre du noyau à partir des données et ainsi obtenir des tests avec des propriétés optimales. À l'aide de simulations, nous montrons que notre procédure génère des tests dont le niveau est exact et qui sont plus puissants que les tests LM, BP, LB ainsi que ceux de Hong pour tester les effets ARCH et ACD. Par la suite, on applique notre procédure à certaines applications basées sur des données financières afin d'illustrer les conclusions obtenues.\ud
L'objectif du troisième essai est d'augmenter la puissance des tests basés sur la procédure optimale adaptative présentés dans le premier en choisissant une bande de fréquence pertinente pour la fonction de densité spectrale. Dans le premier essai, les tests basés sur la procédure optimale pour détecter la dépendance temporelle sont basés sur l'estimateur non paramétrique de la densité spectrale en utilisant la bande de fréquences entière [-π, π]. L'idée principale est que la puissance des tests basés sur une fonction de densité spectrale dépend de la position de son sommet. Notre première classe de statistiques de tests en est une qui se concentre sur une bande de fréquences fixée et arbitraire. Il est connu que quand le sommet du spectre se trouve à la fréquence zéro et que la puissance spectrale est concentrée aux basses fréquences, les tests pour détecter la dépendance temporelle aux basses fréquences sont probablement puissants mais dans le cas où le spectre a un sommet à une fréquence autre que zéro, la puissance des tests est probablement faible. Nos simulations confirment cette intuition. Les deux dernières classes contiennent des tests de type supremum symétriques ou non-symétriques. Ils consistent à choisir une bande de fréquences symétriques ou non-symétriques de telle sorte que les statistiques sont maximisées. À l'aide de simulations, nous trouvons que les tests provenant des classes de type supremum sont plus puissants que ceux présentés dans le premier essai. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Économétrie, Finance, Modèle, Séries temporelles